論文の概要: CISCA and CytoDArk0: a Cell Instance Segmentation and Classification method for histo(patho)logical image Analyses and a new, open, Nissl-stained dataset for brain cytoarchitecture studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04175v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 10:34:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 16:05:19.671864
- Title: CISCA and CytoDArk0: a Cell Instance Segmentation and Classification method for histo(patho)logical image Analyses and a new, open, Nissl-stained dataset for brain cytoarchitecture studies
- Title（参考訳）: CISCAとCytoDArk0: 組織(病理)画像解析のための細胞インスタンスセグメンテーションと分類法と脳細胞構造研究のための新しいオープンなNissl-stainedデータセット
- Authors: Valentina Vadori, Jean-Marie Graïc, Antonella Peruffo, Giulia Vadori, Livio Finos, Enrico Grisan,
- Abstract要約: 組織学的スライスにおけるセルインスタンスの自動セグメンテーションと分類のための新しいディープラーニングフレームワーク(CISCA)を提案する。
CISCAのコアには、デコーダに3つの頭を持つ軽量なU-Netを備えたネットワークアーキテクチャがある。
CoNIC, PanNuke, MoNuSegの4つのデータセットを用いて, 提案手法の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19791587637442667
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Delineating and classifying individual cells in microscopy tissue images is a complex task, yet it is a pivotal endeavor in various medical and biological investigations. We propose a new deep learning framework (CISCA) for automatic cell instance segmentation and classification in histological slices to support detailed morphological and structural analysis or straightforward cell counting in digital pathology workflows and brain cytoarchitecture studies. At the core of CISCA lies a network architecture featuring a lightweight U-Net with three heads in the decoder. The first head classifies pixels into boundaries between neighboring cells, cell bodies, and background, while the second head regresses four distance maps along four directions. The network outputs from the first and second heads are integrated through a tailored post-processing step, which ultimately yields the segmentation of individual cells. A third head enables simultaneous classification of cells into relevant classes, if required. We showcase the effectiveness of our method using four datasets, including CoNIC, PanNuke, and MoNuSeg, which are publicly available H\&E datasets. Additionally, we introduce CytoDArk0, a novel dataset consisting of Nissl-stained images of the cortex, cerebellum, and hippocampus from mammals belonging to the orders Cetartiodactyla and Primates. We evaluate CISCA in comparison to other state-of-the-art methods, demonstrating CISCA's robustness and accuracy in segmenting and classifying cells across diverse tissue types, magnifications, and staining techniques.
- Abstract（参考訳）: 顕微鏡組織画像中の個々の細胞を単離・分類することは複雑な作業であるが、様々な医学的・生物学的研究において重要な取り組みである。
デジタル病理学のワークフローや脳細胞構造研究における詳細な形態的・構造的解析や簡単な細胞カウントを支援するため, 組織学的スライスにおける自動細胞インスタンス分割と分類のための新しい深層学習フレームワーク(CISCA)を提案する。
CISCAのコアには、デコーダに3つの頭を持つ軽量なU-Netを備えたネットワークアーキテクチャがある。
第1の頭部はピクセルを隣接する細胞、細胞体、背景の境界に分類し、第2の頭部は4方向の4つの距離マップを回帰する。
第1および第2ヘッドからのネットワーク出力は、調整後処理ステップを通じて統合され、最終的に個々のセルのセグメンテーションが生成される。
第3のヘッドは、必要に応じて、細胞を関連クラスに同時分類することを可能にする。
我々は,CNIC,PanNuke,MoNuSegの4つのデータセットを用いて,提案手法の有効性を示す。
また,CytoDArk0は,Cetartiodactyla および Primates に属する哺乳動物の大脳皮質,小脳,海馬のNissl染色画像からなる新しいデータセットである。
各種組織の種類,倍率,染色技術にまたがるセグメンテーションと細胞分類におけるCISCAの堅牢性と精度を実証し,他の最先端手法と比較してCISCAを評価した。
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