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/2409.04175v2
• Date: Sat, 08 Feb 2025 17:38:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:26:29.251808
• 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の中核は、軽量なU-Netとデコーダに3つの頭を持つネットワークアーキテクチャである。 我々はCISCAを他の最先端手法と比較し、その汎用性、堅牢性、およびセグメンテーションと分類における精度を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19791587637442667
• License:
• Abstract: Delineating and classifying individual cells in microscopy tissue images is inherently challenging yet remains essential for advancements in medical and neuroscientific research. In this work, we propose a new deep learning framework, CISCA, for automatic cell instance segmentation and classification in histological slices. At the core of CISCA is 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 outputs from the first and second heads are integrated through a tailored post-processing step, which ultimately produces the segmentation of individual cells. The third head enables the simultaneous classification of cells into relevant classes, if required. We demonstrate the effectiveness of our method using four datasets, including CoNIC, PanNuke, and MoNuSeg, which are publicly available H&Estained datasets that cover diverse tissue types and magnifications. In addition, we introduce CytoDArk0, the first annotated dataset of Nissl-stained histological images of the mammalian brain, containing nearly 40k annotated neurons and glia cells, aimed at facilitating advancements in digital neuropathology and brain cytoarchitecture studies. We evaluate CISCA against other state-of-the-art methods, demonstrating its versatility, robustness, and accuracy in segmenting and classifying cells across diverse tissue types, magnifications, and staining techniques. This makes CISCA well-suited for detailed analyses of cell morphology and efficient cell counting in both digital pathology workflows and brain cytoarchitecture research.
• Abstract（参考訳）: 顕微鏡組織画像中の個々の細胞を単離し分類することは、本質的には難しいが、医学および神経科学研究の進歩には不可欠である。 本研究では,細胞インスタンスの自動分割と組織学的スライスによる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の中核は、軽量なU-Netとデコーダに3つの頭を持つネットワークアーキテクチャである。 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、最終的に個々の細胞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。 CoNIC, PanNuke, MoNuSegの4つのデータセットを用いて, 組織の種類や倍率を網羅したH&Estainedデータセットの有効性を実証した。 さらに,Nissl-stained histological image of the mammalian brain, including 40k annotated neurons and glia cells, aimed to help advancement in digital neuropathology and brain cytoarchitecture study。 各種組織の種類,倍率,染色技術にまたがる細胞を分別・分別・分別する手法として,CISCAを他の最先端手法と比較し,その汎用性,堅牢性,精度を実証した。 これにより、CISCAは、デジタル病理のワークフローと脳細胞構造の研究の両方において、細胞の形態と効率的な細胞カウントの詳細な解析に適している。

関連論文リスト

• Mind the Gap: Evaluating Patch Embeddings from General-Purpose and Histopathology Foundation Models for Cell Segmentation and Classification [0.20971479389679332]
  一貫性のあるデコーダと各種エンコーダを備えたエンコーダデコーダアーキテクチャを実装した。 インスタンスレベルの検出,セグメンテーションの精度,および細胞型分類を評価した。 本研究は、一般目的と病理組織学の基礎モデルの比較強度と限界に関する知見を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T16:47:00Z)
• Segment Anything for Dendrites from Electron Microscopy [36.25707481854301]
  EM画像中のデンドライトのインタラクティブかつ自動セグメンテーションのためのセグメンテーションに基づく視覚基盤モデルであるデンドライトSAMを提案する。 このモデルは、健康な海馬ラットの高分解能EMデータに基づいて訓練され、病気のラットとヒトのデータで試験される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T19:54:26Z)
• Knowledge-Guided Prompt Learning for Lifespan Brain MR Image Segmentation [53.70131202548981]
  本稿では,脳MRIにKGPL(Knowledge-Guided Prompt Learning)を用いた2段階のセグメンテーションフレームワークを提案する。 具体的には,大規模データセットと準最適ラベルを用いたトレーニング前セグメンテーションモデルについて述べる。 知識的プロンプトの導入は、解剖学的多様性と生物学的プロセスの間の意味的関係を捉えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T04:32:43Z)
• UniCell: Universal Cell Nucleus Classification via Prompt Learning [76.11864242047074]
  ユニバーサル細胞核分類フレームワーク(UniCell)を提案する。 異なるデータセットドメインから対応する病理画像のカテゴリを均一に予測するために、新しいプロンプト学習機構を採用している。 特に,本フレームワークでは,原子核検出と分類のためのエンドツーエンドアーキテクチャを採用し,フレキシブルな予測ヘッドを用いて様々なデータセットを適応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T11:50:27Z)
• Revealing Cortical Layers In Histological Brain Images With Self-Supervised Graph Convolutional Networks Applied To Cell-Graphs [0.20971479389679332]
  大脳皮質の2次元Nissl染色組織スライスにおける層検出のための自己監督的アプローチを導入する。 自己教師付きグラフ畳み込みネットワークは、細胞環境の形態的および構造的特性をコードする細胞埋め込みを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T10:33:36Z)
• NCIS: Deep Color Gradient Maps Regression and Three-Class Pixel Classification for Enhanced Neuronal Cell Instance Segmentation in Nissl-Stained Histological Images [0.5273938705774914]
  本稿では,Nissl-stained histological image of the brainにおいて,単一神経細胞を自動分離するエンド・ツー・エンドの枠組みを提案する。 エンコーダとしてEfficientNetと2つのデコードブランチを備えたU-Netライクなアーキテクチャを用いて、4つの勾配カラーマップを復元し、ピクセルをタッチセル、細胞体、背景の間の輪郭に分類する。 この方法は大脳皮質と小脳の画像でテストされ、最近の深層学習による細胞のインスタンス分割のアプローチよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T20:22:04Z)
• MR-NOM: Multi-scale Resolution of Neuronal cells in Nissl-stained histological slices via deliberate Over-segmentation and Merging [0.5273938705774914]
  比較神経解剖学では、脳細胞構造の特徴は脳の構造と機能をよりよく理解するために重要である。 MR-NOMは、細胞をスーパーピクセルに意図的に過剰に分割し、形状、構造、強度の特徴に基づいて分類器を介してマージするマルチスケールアプローチを利用する。 この方法は大脳皮質の画像でテストされ、部分的に触れたり重なり合う様々な特性の細胞を扱うことに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T14:42:29Z)
• Two-Stream Graph Convolutional Network for Intra-oral Scanner Image Segmentation [133.02190910009384]
  本稿では,2ストリームグラフ畳み込みネットワーク(TSGCN)を提案する。 TSGCNは3次元歯(表面)セグメンテーションにおいて最先端の方法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T10:41:09Z)
• Self-Supervised Graph Representation Learning for Neuronal Morphologies [75.38832711445421]
  ラベルのないデータセットから3次元神経形態の低次元表現を学習するためのデータ駆動型アプローチであるGraphDINOを提案する。 2つの異なる種と複数の脳領域において、この方法では、専門家による手動の特徴に基づく分類と同程度に形態学的細胞型クラスタリングが得られることを示す。 提案手法は,大規模データセットにおける新しい形態的特徴や細胞型の発見を可能にする可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-23T12:17:47Z)
• Comparisons among different stochastic selection of activation layers for convolutional neural networks for healthcare [77.99636165307996]
  ニューラルネットワークのアンサンブルを用いて生体医用画像の分類を行う。 ReLU, leaky ReLU, Parametric ReLU, ELU, Adaptive Piecewice Linear Unit, S-Shaped ReLU, Swish, Mish, Mexican Linear Unit, Parametric Deformable Linear Unit, Soft Root Sign。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-24T01:53:39Z)
• Neural Cellular Automata Manifold [84.08170531451006]
  ニューラルセルラーオートマタのニューラルネットワークアーキテクチャは、より大きなNNにカプセル化可能であることを示す。 これにより、NAAの多様体を符号化する新しいモデルを提案し、それぞれが異なる画像を生成することができる。 生物学的には、我々のアプローチは転写因子の役割を担い、細胞の分化を促進する特定のタンパク質への遺伝子マッピングを調節する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T11:41:57Z)

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。