論文の概要: Geometric Framework for Cell Oversegmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01890v2
• Date: Sat, 17 May 2025 02:39:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.42194
• Title: Geometric Framework for Cell Oversegmentation
• Title（参考訳）: 細胞過剰化のための幾何学的枠組み
• Authors: Peter Chen, Bryan Chang, Olivia Annette Creasey, Julie Beth Sneddon, Zev Gartner, Yining Liu,
• Abstract要約: 3D細胞セグメンテーション法は、単一の細胞を誤って複数の断片に分割する横行現象によってしばしば妨げられる。 これは最終的なセグメンテーションの品質を低下させ、解決するのが非常に難しいことで知られている。 本稿では,これらの誤りを特定し,修正するための幾何学的枠組みを提案する。 また、2次元測地における変化を定量化するために、新しい計量 emphGeo-Wasserstein divergence を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3414797127882374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D cell segmentation methods are often hindered by \emph{oversegmentation}, where a single cell is incorrectly split into multiple fragments. This degrades the final segmentation quality and is notoriously difficult to resolve, as oversegmentation errors often resemble \emph{natural gaps} between adjacent cells. Our work makes two key contributions. First, for 3D cell segmentation, we are the first work to formulate oversegmentation as a concrete problem and propose a geometric framework to identify and correct these errors. Our approach builds a pre-trained classifier using both 2D geometric and 3D topological features extracted from flawed 3D segmentation results. Second, we introduce a novel metric, \emph{Geo-Wasserstein} divergence, to quantify changes in 2D geometries. This captures the evolving trends in cell mask shape changes in a geometry-aware manner. We validate our method through extensive experiments on in-domain plant datasets, including both synthesized and real cases, as well as on out-of-domain animal datasets to demonstrate transfer learning performance. An ablation study further highlights the contribution of the \emph{Geo-Wasserstein} divergence. A clear pipeline is provided for end-users to build pre-trained models to any labeled dataset.
• Abstract（参考訳）: 3D細胞セグメンテーション法は、単一の細胞を誤って複数の断片に分割した \emph{oversegmentation} によってしばしば妨げられる。 これは最終的なセグメンテーションの品質を低下させ、オーバーセグメンテーションエラーが隣の細胞間での 'emph{natural gaps' によく似ているため、解決が難しいことで知られている。 私たちの仕事は2つの重要な貢献をします。 まず, 3次元細胞セグメンテーションにおいて, オーバーセグメンテーションを具体的問題として定式化し, これらの誤りを識別・修正するための幾何学的枠組みを提案する。 提案手法は, 3次元分割結果から抽出した2次元幾何学的特徴と3次元トポロジ的特徴を用いて, 事前学習型分類器を構築する。 第二に、2次元幾何学における変化を定量化するために、新しい計量である 'emph{Geo-Wasserstein} divergence を導入する。 これは、幾何学的な方法でのセルマスクの形状変化の進化傾向を捉えている。 本手法は, 実例と実例の両方を含むドメイン内植物データセットと, ドメイン外動物データセットを用いて, 転写学習性能の実証実験により検証した。 アブレーション研究は、さらに、 \emph{Geo-Wasserstein} の発散の寄与を強調している。 エンドユーザーには、ラベル付きデータセットに事前トレーニングされたモデルを構築するための明確なパイプラインが提供される。

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