論文の概要: Pixel Embedding Method for Tubular Neurite Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23359v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 09:11:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.408224
• Title: Pixel Embedding Method for Tubular Neurite Segmentation
• Title（参考訳）: 管状中質セグメンテーションのための画素埋め込み法
• Authors: Huayu Fu, Jiamin Li, Haozhi Qu, Xiaolin Hu, Zengcai Guo,
• Abstract要約: 本稿では,画素レベルの埋め込みベクトルを出力し,対応する損失関数を設計するディープネットワークを提案する。 また、生のニューロン画像をSWCフォーマットのニューロン構造木に直接マッピングするエンド・ツー・エンドパイプラインも開発している。 fMOST画像データセットを用いた実験により, 古典的手法と比較して, 神経トポロジー再構成における誤差率を著しく低下させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.942761606240683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic segmentation of neuronal topology is critical for handling large scale neuroimaging data, as it can greatly accelerate neuron annotation and analysis. However, the intricate morphology of neuronal branches and the occlusions among fibers pose significant challenges for deep learning based segmentation. To address these issues, we propose an improved framework: First, we introduce a deep network that outputs pixel level embedding vectors and design a corresponding loss function, enabling the learned features to effectively distinguish different neuronal connections within occluded regions. Second, building on this model, we develop an end to end pipeline that directly maps raw neuronal images to SWC formatted neuron structure trees. Finally, recognizing that existing evaluation metrics fail to fully capture segmentation accuracy, we propose a novel topological assessment metric to more appropriately quantify the quality of neuron segmentation and reconstruction. Experiments on our fMOST imaging dataset demonstrate that, compared to several classical methods, our approach significantly reduces the error rate in neuronal topology reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 神経トポロジーの自動セグメンテーションは、大規模な神経画像データを扱うために重要である。 しかし、神経枝の複雑な形態と繊維間の介在物は、深層学習に基づくセグメンテーションに重大な課題をもたらす。 まず、画素レベルの埋め込みベクトルを出力し、対応する損失関数を設計するディープネットワークを導入し、学習した特徴が隠蔽領域内の異なるニューロン接続を効果的に識別できるようにする。 第2に、このモデルに基づいて、生のニューロン画像をSWCフォーマットのニューロン構造木に直接マッピングするエンド・ツー・エンドパイプラインを開発する。 最後に,既存の評価指標がセグメンテーションの精度を完全に把握できないことを認識し,ニューロンのセグメンテーションと再構成の質をより適切に定量化するための新しいトポロジカルアセスメント指標を提案する。 fMOST画像データセットを用いた実験により, 古典的手法と比較して, 神経トポロジー再構成における誤差率を著しく低下させることが示された。

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