論文の概要: trAIce3D: A Prompt-Driven Transformer Based U-Net for Semantic Segmentation of Microglial Cells from Large-Scale 3D Microscopy Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22635v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 12:54:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.214166
• Title: trAIce3D: A Prompt-Driven Transformer Based U-Net for Semantic Segmentation of Microglial Cells from Large-Scale 3D Microscopy Images
• Title（参考訳）: TRAIce3D:大規模3次元顕微鏡画像からのマイクログリア細胞のセマンティックセグメンテーションのためのプロンプト駆動型トランスフォーマーを用いたU-Net
• Authors: MohammadAmin Alamalhoda, Arsalan Firoozi, Alessandro Venturino, Sandra Siegert,
• Abstract要約: 本稿では,精密マイクログリアセグメンテーションのためのディープラーニングアーキテクチャであるtrAIce3Dを紹介する。 まず、エンコーダ内の視覚変換器を備えた3D U-Netは、スライディングウインドウ技術を用いて、画像全体をカバーするソマを検出する。 次に、ソマ座標をプロンプトとして、ターゲットセルの周りの3Dウィンドウを入力として、ソマとその枝を洗練する。 TRAIce3Dは41,230マイクログリアセルのデータセットで訓練され、評価され、セグメンテーションの精度とスケーラブルな一般化を著しく改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The shape of a cell contains essential information about its function within the biological system. Segmenting these structures from large-scale 3D microscopy images is challenging, limiting clinical insights especially for microglia, immune-associated cells involved in neurodegenerative diseases. Existing segmentation methods mainly focus on cell bodies, struggle with overlapping structures, perform poorly on noisy images, require hyperparameter tuning for each new dataset, or rely on tedious semi-automated approaches. We introduce trAIce3D, a deep-learning architecture designed for precise microglia segmentation, capturing both somas and branches. It employs a two-stage approach: first, a 3D U-Net with vision transformers in the encoder detects somas using a sliding-window technique to cover the entire image. Then, the same architecture, enhanced with cross-attention blocks in skip connections, refines each soma and its branches by using soma coordinates as a prompt and a 3D window around the target cell as input. Training occurs in two phases: self-supervised Soma Segmentation, followed by prompt-based Branch Segmentation, leveraging pre-trained weights from the first phase. Trained and evaluated on a dataset of 41,230 microglial cells, trAIce3D significantly improves segmentation accuracy and generalization, enabling scalable analysis of complex cellular morphologies. While optimized for microglia, its architecture can extend to other intricate cell types, such as neurons and astrocytes, broadening its impact on neurobiological research.
• Abstract（参考訳）: 細胞の形状は、生体内におけるその機能に関する必須情報を含む。 大規模な3D顕微鏡画像からこれらの構造を分離することは困難であり、特に神経変性疾患に関連するミクログリア、免疫関連細胞に対する臨床的洞察を制限している。 既存のセグメンテーション手法は、主に細胞体に焦点を当て、重なり合う構造に苦しむ、ノイズの多い画像に悪影響を及ぼす、新しいデータセットごとにハイパーパラメータチューニングを必要とする、あるいは退屈な半自動アプローチに依存している。 我々は,ソマと分岐の両方を捕捉し,精密なマイクログリアセグメンテーションのために設計されたディープラーニングアーキテクチャであるtrAIce3Dを紹介する。 まず、エンコーダ内の視覚変換器を備えた3D U-Netは、スライディングウインドウ技術を用いて、画像全体をカバーするソマを検出する。 そして、同じアーキテクチャをスキップ接続においてクロスアテンションブロックで強化し、ソマ座標をプロンプトとし、ターゲットセル周辺の3Dウィンドウを入力として、ソマとその分岐を洗練する。 訓練は2つのフェーズで行われ、ソマ・セグメンテーションが自己監督され、続いてプロンプトベースの分枝セグメンテーションが第1フェーズから事前訓練された重量を利用する。 TRAIce3Dは41,230マイクログリア細胞のデータセットをトレーニングし、評価し、セグメント化の精度と一般化を大幅に改善し、複雑な細胞形態のスケーラブルな解析を可能にした。 マイクログリアに最適化されているものの、そのアーキテクチャは神経細胞やアストロサイトのような他の複雑な細胞タイプにまで拡張することができ、神経生物学の研究にその影響を広げることができる。

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