論文の概要: Learning Multiscale Consistency for Self-supervised Electron Microscopy Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09917v1
• Date: Sat, 19 Aug 2023 05:49:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 19:11:53.331342
• Title: Learning Multiscale Consistency for Self-supervised Electron Microscopy Instance Segmentation
• Title（参考訳）: 自己監督型電子顕微鏡インスタンスセグメンテーションのためのマルチスケール一貫性の学習
• Authors: Yinda Chen, Wei Huang, Xiaoyu Liu, Qi Chen, Zhiwei Xiong
• Abstract要約: 本稿では,EMボリュームにおけるボクセルレベルの一貫性と特徴レベルの整合性を両立させる新しい事前学習フレームワークを提案する。 具体的には、再構成関数により、シームズネットワークの出力間のボクセルレベルの一貫性を強制する。 本手法は4つの大規模EMデータセットに対して広範囲に事前訓練を行い,ニューロンとミトコンドリアのインスタンスセグメンテーションの代表的タスクにおいて有望な性能向上を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.50810420126618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instance segmentation in electron microscopy (EM) volumes poses a significant challenge due to the complex morphology of instances and insufficient annotations. Self-supervised learning has recently emerged as a promising solution, enabling the acquisition of prior knowledge of cellular tissue structures that are essential for EM instance segmentation. However, existing pretraining methods often lack the ability to capture complex visual patterns and relationships between voxels, which results in the acquired prior knowledge being insufficient for downstream EM analysis tasks. In this paper, we propose a novel pretraining framework that leverages multiscale visual representations to capture both voxel-level and feature-level consistency in EM volumes. Specifically, our framework enforces voxel-level consistency between the outputs of a Siamese network by a reconstruction function, and incorporates a cross-attention mechanism for soft feature matching to achieve fine-grained feature-level consistency. Moreover, we propose a contrastive learning scheme on the feature pyramid to extract discriminative features across multiple scales. We extensively pretrain our method on four large-scale EM datasets, achieving promising performance improvements in representative tasks of neuron and mitochondria instance segmentation.
• Abstract（参考訳）: 電子顕微鏡(EM)ボリュームのインスタンスセグメンテーションは、インスタンスの複雑な形態と不十分なアノテーションのために大きな課題となる。 自己教師付き学習は近年,EMインスタンスセグメンテーションに不可欠な細胞組織構造の事前知識の獲得を可能にする,有望なソリューションとして浮上している。 しかし、既存の事前学習手法では複雑な視覚パターンやボクセル間の関係をキャプチャする能力が欠如しており、結果として獲得した事前知識は下流のem分析タスクでは不十分となる。 本稿では,EMボリュームのボクセルレベルと特徴レベルの整合性を捉えるために,マルチスケールの視覚表現を活用する新しい事前学習フレームワークを提案する。 具体的には,シアームネットワークの出力間のボクセルレベルの一貫性を再構成関数によって強制し,ソフト機能マッチングのためのクロスアテンション機構を組み込んで細かな機能レベルの一貫性を実現する。 さらに,複数スケールにわたる識別的特徴を抽出するために,特徴ピラミッドのコントラスト学習手法を提案する。 我々は,本手法を4つの大規模emデータセットで事前学習し,神経細胞およびミトコンドリアインスタンスのセグメンテーションにおいて有望な性能改善を実現する。

関連論文リスト

• Self-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks for Electron Microscopy [0.0]
  本稿では,自己教師付き事前学習が,下流タスクの高精度な微調整をいかに促進するかを示す。 我々は、電子顕微鏡の文脈において、下流の様々なタスクにまたがる自己教師型事前学習の汎用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T12:25:01Z)
• Heterogenous Memory Augmented Neural Networks [84.29338268789684]
  ニューラルネットワークのための新しいヘテロジニアスメモリ拡張手法を提案する。 学習可能なメモリトークンをアテンション機構付きで導入することにより、膨大な計算オーバーヘッドを伴わずに性能を効果的に向上させることができる。 In-distriion (ID) と Out-of-distriion (OOD) の両方の条件下での様々な画像およびグラフベースのタスクに対するアプローチを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T01:05:28Z)
• Self-Supervised Neuron Segmentation with Multi-Agent Reinforcement Learning [53.00683059396803]
  マスク画像モデル(MIM)は,マスク画像から元の情報を復元する簡便さと有効性から広く利用されている。 本稿では、強化学習(RL)を利用して最適な画像マスキング比とマスキング戦略を自動検索する決定に基づくMIMを提案する。 本手法は,ニューロン分節の課題において,代替自己監督法に対して有意な優位性を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T10:40:46Z)
• Dynamic Latent Separation for Deep Learning [67.62190501599176]
  機械学習の中核的な問題は、複雑なデータに対するモデル予測のための表現力のある潜在変数を学習することである。 本稿では,表現性を向上し,部分的解釈を提供し,特定のアプリケーションに限定されないアプローチを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T17:56:53Z)
• Auto-segmentation of Hip Joints using MultiPlanar UNet with Transfer learning [6.6246573227620384]
  少数のデータしか持たないディープラーニングセグメンテーションアプローチは、細かい特徴を正確にセグメンテーションするのに困難である。 本稿では, セグメンテーションが不十分なデータセットを, 対話型学習と組み合わせて再利用する手法を提案する。 今回我々は, この頑健かつ概念的にシンプルなアプローチを, 人工股関節のCT画像に応用し, 臨床的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T11:12:50Z)
• Multi-scale and Cross-scale Contrastive Learning for Semantic Segmentation [5.281694565226513]
  セグメンテーションネットワークによって抽出されたマルチスケール特徴の識別能力を高めるために,コントラスト学習を適用した。 まず、エンコーダのマルチスケール表現を共通の特徴空間にマッピングすることにより、教師付き局所言語制約の新しい形式をインスタンス化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T01:24:24Z)
• DANCE: DAta-Network Co-optimization for Efficient Segmentation Model Training and Inference [85.02494022662505]
  DANCEは、効率的なセグメンテーションモデルのトレーニングと推論のための自動データネットワーク協調最適化である。 入力イメージを適応的にダウンサンプル/ドロップする自動データスライミングを統合し、画像の空間的複雑さによって導かれるトレーニング損失に対するそれに対応するコントリビューションを制御する。 実験と非難研究により、DANCEは効率的なセグメンテーションに向けて「オールウィン」を達成できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-16T04:58:58Z)
• HIVE-Net: Centerline-Aware HIerarchical View-Ensemble Convolutional Network for Mitochondria Segmentation in EM Images [3.1498833540989413]
  より効率的な2次元畳み込みを用いた3次元空間コンテキスト学習のための新しい階層型ビューアンサンブル畳み込み(HVEC)を提案する。 提案手法は, 精度と画質は良好だが, モデルサイズは大幅に小さく, 最先端の手法に対して好適に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T06:56:40Z)
• Joint Self-Attention and Scale-Aggregation for Self-Calibrated Deraining Network [13.628218953897946]
  本稿では,JDNetとよばれる有効アルゴリズムを提案する。 自己校正畳み込みを用いたスケール・アグリゲーション・セルフアグリゲーション・モジュールを巧みに設計することにより,提案モデルはより優れたデコレーション結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-06T17:04:34Z)
• MS-Net: Multi-Site Network for Improving Prostate Segmentation with Heterogeneous MRI Data [75.73881040581767]
  本稿では,ロバスト表現を学習し,前立腺のセグメンテーションを改善するための新しいマルチサイトネットワーク(MS-Net)を提案する。 当社のMS-Netは,すべてのデータセットのパフォーマンスを一貫して改善し,マルチサイト学習における最先端の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-09T14:11:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。