Abstrakt. Kalciumavbildning är en teknik för att observera neuronaktivitet som en serie bilder som visar indikator fluorescens över tiden. Manuellt segmenterande neuroner är tidskrävande, vilket leder till forskning om automatiserad kalciumavbildning segmentering (ACIS). Vi utvärderade flera djupt lärande modeller för ACIS på Neurofinder konkurrensdataset och rapportera vår bästa modell: U-Net2DS, ett helt konvolutionellt nätverk som fungerar på 2D genomsnittliga sammanfattande bilder. U-Net2DS kräver minimal domänspecifik för/efterbehandling och parameterjustering, och förutsägelser görs på fullständiga 512×512 bilder på  och 9K bilder per minut. Den rankas på tredje plats i tävlingen Neurofinder (F1 = 0.57) och är den bästa modellen för att enbart använda djupt lärande. Vi visar också användbara segmenteringar på data utifrån tävlingen. Modellens enkelhet, snabbhet och kvalitet gör den till ett praktiskt val för ACIS och en stark baslinje för mer komplexa modeller i framtiden.
De djuplärande modellerna U-Net2DS REF och Conv2D [10] använder så kallade sammanfattningsbilder som indata.
Fast, Simple Calcium Imaging Segmentation with Fully Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}