論文の概要: Domain Adaptive Synapse Detection with Weak Point Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16461v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 05:05:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 17:38:15.917971
• Title: Domain Adaptive Synapse Detection with Weak Point Annotations
• Title（参考訳）: 弱点アノテーションを用いたドメイン適応型シナプス検出
• Authors: Qi Chen, Wei Huang, Yueyi Zhang, Zhiwei Xiong
• Abstract要約: 弱点アノテーションを用いたドメイン適応型シナプス検出のためのフレームワークであるAdaSynを提案する。 I SBI 2023のWASPSYNチャレンジでは、我々の手法が第1位にランクインした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.97144211520869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of learning-based methods has greatly improved the detection of synapses from electron microscopy (EM) images. However, training a model for each dataset is time-consuming and requires extensive annotations. Additionally, it is difficult to apply a learned model to data from different brain regions due to variations in data distributions. In this paper, we present AdaSyn, a two-stage segmentation-based framework for domain adaptive synapse detection with weak point annotations. In the first stage, we address the detection problem by utilizing a segmentation-based pipeline to obtain synaptic instance masks. In the second stage, we improve model generalizability on target data by regenerating square masks to get high-quality pseudo labels. Benefiting from our high-accuracy detection results, we introduce the distance nearest principle to match paired pre-synapses and post-synapses. In the WASPSYN challenge at ISBI 2023, our method ranks the 1st place.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づく手法の開発は、電子顕微鏡(em)画像からのシナプスの検出を大幅に改善した。 しかしながら、各データセットのモデルのトレーニングには時間がかかるため、広範なアノテーションが必要になる。 さらに、異なる脳領域のデータに学習モデルを適用することは、データ分布の変化によって困難である。 本稿では,弱点アノテーションを用いたドメイン適応シナプス検出のための2段階セグメンテーションに基づくフレームワークであるadasynを提案する。 第1段階では,セグメンテーションに基づくパイプラインを用いて検出問題に対処し,シナプス型インスタンスマスクを得る。 第2段階では、正方形マスクを再生して高品質な擬似ラベルを得ることにより、ターゲットデータに対するモデル一般化性を向上させる。 精度の高い検出結果から,前シナプスと後シナプスのペアに最も近い原理を導入する。 ISBI 2023のWASPSYNチャレンジでは、この手法が第1位にランクインした。

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