論文の概要: Multi-stream Cell Segmentation with Low-level Cues for Multi-modality Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14226v1
• Date: Sun, 22 Oct 2023 08:11:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 01:04:22.502650
• Title: Multi-stream Cell Segmentation with Low-level Cues for Multi-modality Images
• Title（参考訳）: マルチモダリティ画像のための低レベルcuesを用いたマルチストリームセルセグメンテーション
• Authors: Wei Lou and Xinyi Yu and Chenyu Liu and Xiang Wan and Guanbin Li and Siqi Liu and Haofeng Li
• Abstract要約: 我々は,顕微鏡画像のラベル付けを行うセル分類パイプラインを開発した。 次に、分類ラベルに基づいて分類モデルを訓練する。 2種類のセグメンテーションモデルを、丸みを帯びた形状と不規則な形状のセグメンテーションセルに展開する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.79688768141814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cell segmentation for multi-modal microscopy images remains a challenge due to the complex textures, patterns, and cell shapes in these images. To tackle the problem, we first develop an automatic cell classification pipeline to label the microscopy images based on their low-level image characteristics, and then train a classification model based on the category labels. Afterward, we train a separate segmentation model for each category using the images in the corresponding category. Besides, we further deploy two types of segmentation models to segment cells with roundish and irregular shapes respectively. Moreover, an efficient and powerful backbone model is utilized to enhance the efficiency of our segmentation model. Evaluated on the Tuning Set of NeurIPS 2022 Cell Segmentation Challenge, our method achieves an F1-score of 0.8795 and the running time for all cases is within the time tolerance.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル顕微鏡画像のための細胞セグメンテーションは、これらの画像の複雑なテクスチャ、パターン、細胞形状のために依然として課題である。 この問題に対処するために,まず,低レベルの画像特性に基づいて顕微鏡画像にラベルを付ける自動セル分類パイプラインを開発し,カテゴリラベルに基づいて分類モデルを訓練する。 その後、対応するカテゴリの画像を用いて、カテゴリごとに個別のセグメンテーションモデルを訓練する。 さらに,2種類のセグメンテーションモデルを,丸みを帯びた形状と不規則な形状のセルに展開する。 さらに、効率的で強力なバックボーンモデルを用いて、セグメンテーションモデルの効率を向上させる。 提案手法は,NeurIPS 2022セルセグメンテーションチャレンジのチューニングセットに基づいて,F1スコア0.8795を達成し,全ケースのランニング時間は許容時間内である。

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