論文の概要: CellMixer: Annotation-free Semantic Cell Segmentation of Heterogeneous Cell Populations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00671v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 15:50:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 13:55:41.891977
• Title: CellMixer: Annotation-free Semantic Cell Segmentation of Heterogeneous Cell Populations
• Title（参考訳）: CellMixer:異種細胞集団の無注釈セマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Mehdi Naouar, Gabriel Kalweit, Anusha Klett, Yannick Vogt, Paula Silvestrini, Diana Laura Infante Ramirez, Roland Mertelsmann, Joschka Boedecker, Maria Kalweit
• Abstract要約: 異種細胞集団のセマンティックセグメンテーションのための革新的なアノテーションのないアプローチであるCellMixerを提案する。 以上の結果から,CellMixerは複数のセルタイプにまたがる競合セグメンテーション性能と画像モダリティを実現することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.335273591976648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, several unsupervised cell segmentation methods have been presented, trying to omit the requirement of laborious pixel-level annotations for the training of a cell segmentation model. Most if not all of these methods handle the instance segmentation task by focusing on the detection of different cell instances ignoring their type. While such models prove adequate for certain tasks, like cell counting, other applications require the identification of each cell's type. In this paper, we present CellMixer, an innovative annotation-free approach for the semantic segmentation of heterogeneous cell populations. Our augmentation-based method enables the training of a segmentation model from image-level labels of homogeneous cell populations. Our results show that CellMixer can achieve competitive segmentation performance across multiple cell types and imaging modalities, demonstrating the method's scalability and potential for broader applications in medical imaging, cellular biology, and diagnostics.
• Abstract（参考訳）: 近年,セルセグメンテーションモデルの訓練に必要な精巧なピクセルレベルのアノテーションを省くため,教師なしのセルセグメンテーション手法がいくつか提案されている。 ほとんどの場合、これらのメソッドがインスタンスのセグメンテーションタスクを処理し、異なるセルインスタンスのタイプを無視して検出することに集中する。 このようなモデルは、セルカウントのような特定のタスクには適しているが、他のアプリケーションは各セルの型を特定する必要がある。 本稿では、異種細胞集団のセマンティックセグメンテーションのための革新的なアノテーションなしアプローチであるCellMixerを提案する。 本手法は,均質な細胞集団の画像レベルラベルからセグメンテーションモデルのトレーニングを可能にする。 以上の結果から,cellmixer は複数の細胞タイプとイメージングモードにまたがる競合的セグメンテーション性能を達成し,医用画像,細胞生物学,診断の幅広い応用への拡張性と可能性を示した。

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