論文の概要: CRISP: A Framework for Cryo-EM Image Segmentation and Processing with Conditional Random Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08287v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 10:44:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:49:20.558197
• Title: CRISP: A Framework for Cryo-EM Image Segmentation and Processing with Conditional Random Field
• Title（参考訳）: CRISP:条件付きランダムフィールドによるCryo-EM画像のセグメンテーションと処理のためのフレームワーク
• Authors: Szu-Chi Chung, Po-Cheng Chou,
• Abstract要約: 本稿では,Cryo-EMデータから高品質なセグメンテーションマップを自動生成するパイプラインを提案する。 我々のモジュラーフレームワークは、様々なセグメンテーションモデルと損失関数の選択を可能にする。 限られたマイクログラフでトレーニングすると、合成データ上で90%以上の精度、リコール、精度、インターセクション・オーバー・ユニオン(IoU)、F1スコアを達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Differentiating signals from the background in micrographs is a critical initial step for cryogenic electron microscopy (cryo-EM), yet it remains laborious due to low signal-to-noise ratio (SNR), the presence of contaminants and densely packed particles of varying sizes. Although image segmentation has recently been introduced to distinguish particles at the pixel level, the low SNR complicates the automated generation of accurate annotations for training supervised models. Moreover, platforms for systematically comparing different design choices in pipeline construction are lacking. Thus, a modular framework is essential to understand the advantages and limitations of this approach and drive further development. To address these challenges, we present a pipeline that automatically generates high-quality segmentation maps from cryo-EM data to serve as ground truth labels. Our modular framework enables the selection of various segmentation models and loss functions. We also integrate Conditional Random Fields (CRFs) with different solvers and feature sets to refine coarse predictions, thereby producing fine-grained segmentation. This flexibility facilitates optimal configurations tailored to cryo-EM datasets. When trained on a limited set of micrographs, our approach achieves over 90% accuracy, recall, precision, Intersection over Union (IoU), and F1-score on synthetic data. Furthermore, to demonstrate our framework's efficacy in downstream analyses, we show that the particles extracted by our pipeline produce 3D density maps with higher resolution than those generated by existing particle pickers on real experimental datasets, while achieving performance comparable to that of manually curated datasets from experts.
• Abstract（参考訳）: マイクログラフ中の背景からの信号の分化は、低温電子顕微鏡(cryo-EM)にとって重要な初期段階であるが、低信号-ノイズ比(SNR)、汚染物質の存在、そして様々な大きさの密充填粒子により、依然として困難である。 画像分割は、最近、ピクセルレベルでの粒子の識別のために導入されたが、低SNRは、教師付きモデルのトレーニングのための正確なアノテーションの自動生成を複雑にしている。 さらに、パイプライン構築において異なる設計選択を体系的に比較するプラットフォームは欠如している。 したがって、モジュラーフレームワークはこのアプローチの利点と限界を理解し、さらなる開発を促進するために不可欠である。 これらの課題に対処するために,Cryo-EMデータから高品質なセグメンテーションマップを自動生成して,地上の真理ラベルとして機能するパイプラインを提案する。 我々のモジュラーフレームワークは、様々なセグメンテーションモデルと損失関数の選択を可能にする。 また、条件付ランダム場(CRF)と異なる解法と特徴集合を統合し、粗い予測を洗練し、きめ細かいセグメンテーションを生成する。 この柔軟性は、Cryo-EMデータセットに合わせて最適な設定を容易にする。 限られたマイクログラフでトレーニングすると、我々の手法は90%以上の精度、リコール、精度、IoU(Intersection over Union)、F1スコアを合成データ上で達成する。 さらに、下流解析における我々のフレームワークの有効性を示すために、我々のパイプラインから抽出した粒子は、実実験データセット上で既存の粒子ピッカーが生成した粒子よりも高分解能の3次元密度マップを生成するとともに、専門家による手作業によるキュレートされたデータセットと同等の性能を実現していることを示す。

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