論文の概要: DiffRenderGAN: Addressing Training Data Scarcity in Deep Segmentation Networks for Quantitative Nanomaterial Analysis through Differentiable Rendering and Generative Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09477v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 16:41:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:49:15.323689
• Title: DiffRenderGAN: Addressing Training Data Scarcity in Deep Segmentation Networks for Quantitative Nanomaterial Analysis through Differentiable Rendering and Generative Modelling
• Title（参考訳）: DiffRenderGAN:微分レンダリングと生成モデルによるナノマテリアル分析のためのディープセグメンテーションネットワークにおけるトレーニングデータスカシティ対応
• Authors: Dennis Possart, Leonid Mill, Florian Vollnhals, Tor Hildebrand, Peter Suter, Mathis Hoffmann, Jonas Utz, Daniel Augsburger, Mareike Thies, Mingxuan Wu, Fabian Wagner, George Sarau, Silke Christiansen, Katharina Breininger,
• Abstract要約: ディープラーニングセグメンテーションネットワークは、自動的な洞察を可能にし、主観的手法を正確な定量的分析に置き換える。 注釈付き合成データを生成するために設計された新しい生成モデルであるDiffRenderGANを紹介する。 このアプローチは手動介入の必要性を低減し、既存の合成データ手法と比較してセグメンテーション性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1135917885955104
• License:
• Abstract: Nanomaterials exhibit distinctive properties governed by parameters such as size, shape, and surface characteristics, which critically influence their applications and interactions across technological, biological, and environmental contexts. Accurate quantification and understanding of these materials are essential for advancing research and innovation. In this regard, deep learning segmentation networks have emerged as powerful tools that enable automated insights and replace subjective methods with precise quantitative analysis. However, their efficacy depends on representative annotated datasets, which are challenging to obtain due to the costly imaging of nanoparticles and the labor-intensive nature of manual annotations. To overcome these limitations, we introduce DiffRenderGAN, a novel generative model designed to produce annotated synthetic data. By integrating a differentiable renderer into a Generative Adversarial Network (GAN) framework, DiffRenderGAN optimizes textural rendering parameters to generate realistic, annotated nanoparticle images from non-annotated real microscopy images. This approach reduces the need for manual intervention and enhances segmentation performance compared to existing synthetic data methods by generating diverse and realistic data. Tested on multiple ion and electron microscopy cases, including titanium dioxide (TiO$_2$), silicon dioxide (SiO$_2$)), and silver nanowires (AgNW), DiffRenderGAN bridges the gap between synthetic and real data, advancing the quantification and understanding of complex nanomaterial systems.
• Abstract（参考訳）: ナノマテリアルは、サイズ、形状、表面特性などのパラメータによって支配される特徴的な特性を示しており、技術的、生物学的、環境的な文脈におけるそれらの応用と相互作用に決定的に影響を及ぼす。 これらの物質の正確な定量化と理解は、研究と革新を進める上で不可欠である。 この点において、ディープラーニングセグメンテーションネットワークは、自動的な洞察を可能にし、主観的手法を正確な定量的分析に置き換える強力なツールとして登場した。 しかし、それらの有効性は、ナノ粒子の高コストイメージングと手動アノテーションの労働集約性のために入手が困難である代表的注釈付きデータセットに依存する。 これらの制約を克服するために、アノテーション付き合成データを生成するために設計された新しい生成モデルDiffRenderGANを導入する。 微分可能なレンダラをGAN(Generative Adversarial Network)フレームワークに統合することにより、DiffRenderGANはテキストレンダリングパラメータを最適化し、非注釈の実際の顕微鏡画像から現実的な注釈付きナノ粒子画像を生成する。 このアプローチは,手動による介入の必要性を低減し,多様な現実的なデータを生成することによって,既存の合成データ手法と比較してセグメンテーション性能を向上させる。 二酸化チタン(TiO$_2$)、二酸化ケイ素(SiO$_2$)、銀ナノワイヤ(AgNW)を含む複数のイオンおよび電子顕微鏡ケースで試験され、DiffRenderGANは合成データと実際のデータの間のギャップを埋め、複雑なナノマテリアルシステムの定量化と理解を前進させる。

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