論文の概要: Segment Anything for Dendrites from Electron Microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02562v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 19:54:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:00:01.674542
• Title: Segment Anything for Dendrites from Electron Microscopy
• Title（参考訳）: 電顕からのデンドライトのセグメンテーション
• Authors: Zewen Zhuo, Ilya Belevich, Ville Leinonen, Eija Jokitalo, Tarja Malm, Alejandra Sierra, Jussi Tohka,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.25707481854301
• License:
• Abstract: Segmentation of cellular structures in electron microscopy (EM) images is fundamental to analyzing the morphology of neurons and glial cells in the healthy and diseased brain tissue. Current neuronal segmentation applications are based on convolutional neural networks (CNNs) and do not effectively capture global relationships within images. Here, we present DendriteSAM, a vision foundation model based on Segment Anything, for interactive and automatic segmentation of dendrites in EM images. The model is trained on high-resolution EM data from healthy rat hippocampus and is tested on diseased rat and human data. Our evaluation results demonstrate better mask quality compared to the original and other fine-tuned models, leveraging the features learned during training. This study introduces the first implementation of vision foundation models in dendrite segmentation, paving the path for computer-assisted diagnosis of neuronal anomalies.
• Abstract（参考訳）: 電子顕微鏡(EM)画像における細胞構造のセグメンテーションは、健康で病気の脳組織における神経細胞とグリア細胞の形態を解析するための基礎となる。 現在のニューロン分割アプリケーションは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいており、画像内のグローバルな関係を効果的に捉えていない。 本稿では,Segment Anythingをベースとした視覚基盤モデルであるDendriteSAMを紹介し,EM画像における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について述べる。 このモデルは健康なラット海馬の高分解能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。 評価結果は,トレーニング中に学習した特徴を活かし,オリジナルモデルと他の微調整モデルと比較し,マスクの質が向上したことを示す。 本研究は,神経系異常のコンピュータ診断への道を開いたデンドライトセグメンテーションにおける視覚基盤モデルの実装について紹介する。

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