Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) har nyligen framträtt som överlägsen för många bildsegmenteringsuppgifter. DCNN:s prestanda är dock starkt beroende av tillgången till stora mängder problemspecifika utbildningsprover. Här visar vi att DCNNs utbildade på mark sanning skapas automatiskt med fluorescerande märkta celler, utför liknande manuella annoteringar. Experiment där levande cellprover avbildas under långa tidsperioder har potential att hjälpa oss att förstå hur celler beter sig och reagerar på förändringar i den lokala miljön. Moderna bildexperiment, med ständigt ökande skala, utesluter manuell/visuell bildbehandling och analys. Ett centralt problem i många automatiserade analysmetoder, särskilt de som följer enskilda celler över tiden, är bildsegmentering. Bright-field avbildning är för närvarande den minst invasiva microscopy avbilda tillvägagångssätt möjliggör lång tid-lapse studier, det är tillgängligt på alla mikroskop, och är den billigaste mikroskopi metod att genomföra. Men automatiserad segmentering av ostained celler avbildas av ljusa fält mikroskopi är typiskt mycket utmanande, och många av de gemensamma tillvägagångssätt, som granskats av Meijering 1, misslyckas. Nyligen har det visat sig att metoder baserade på Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) 2-4 löser segmenteringsproblem som är mycket svåra att lösa med traditionella bildbehandlingsmetoder. Traditionella bildsegmenteringsmetoder kräver ofta experimentspecifik parameterinställning, medan DCNN i stället kräver träningsdata. Stora mängder högkvalitativa kommenterade prover, eller marksanning krävs normalt för DCNN utbildning. Den grundläggande sanningen representerar i vilken utsträckning ett objekt är närvarande i en bild i verkligheten. I en bild specificeras omfattningen av ett visst objekt av objektets gräns, vanligtvis skapad av en domänexpert. Visuell/manuell notering är tråkig, besvärlig och dyr. De kommenterade proverna för en datauppsättning kanske inte är användbara för en annan datauppsättning, och ny sanningsgenerering på marken kan behövas för varje ny datauppsättning, vilket begränsar DCNN:s användbarhet. Manuellt skapade mark sanningar har använts för att segmentera både bakteriella och däggdjur celler 5. Automatiserad utbildning har tidigare föreslagits för klassificering av celler från bildflöde cytometri data där varje bild innehåller en enda cell i flytande lösning 6. Vi föreslår ett automatiserat tillvägagångssätt för att skapa högkvalitativa experiment-specifika mark-sanning för segmentering av ljusa fält bilder av odlade celler baserat på slutpunkt fluorescerande färgning. Vi fångar ljusfältsbilder under hela experimentperioden (Fig. 1a).............................................................................................. I slutet av experimentet färgar vi cellerna med fluorescerande markörer för nuclei och cytoplasma regioner. Efter färgning fångar vi fluorescerande bilder tillsammans med ljusfältsdata (Fig. 1b, Tilläggsbild 1 )............................................................................................................... Vi tillämpar standard automatiserade metoder som finns i CellProfiler 7 för att segmentera cellerna baserat på informationen från de fluorescerande kanalerna. Slutligen använder vi dessa automatiskt skapade segmenteringsresultat som etiketter tillsammans med motsvarande ljusfältsbilddata för att träna en DCNN (Fig. 1b)................................................................................................ För att hantera små variationer i fokusdjupet, inspirerad av Liimatainen et al. , Vi samlade ljusa fält data i en z-stack på tre på varandra följande fokusnivåer både för utbildning och för time-lapse experiment. Den utbildade DCNN segmenterar sedan alla bilder i full time-lapse-sekvensen (Fig. 1c, Tilläggsbild 3)............................................................... Vi tillhandahåller öppen källkod för denna helautomatiska bildanalysmetod som gör det möjligt för biologer att använda DCNN-baserad segmentering i sina rutinmässiga levande cellexperiment (kompletterande programvara). Vi visar också att den allmänna idén är tillämplig för andra mikroskopiska experiment där objektspecifika fluorescerande fläckar kan användas för att definiera utbildningsregioner.
• I REF beaktades problemet med odlad cellsegmentering.
Automated Training of Deep Convolutional Neural Networks for Cell Segmentation
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}