Abstract-Proofläsning avser manuell korrigering av automatiska segmenteringar av bilddata. I connectomics, elektronmikroskopi data förvärvas vid nanometer-skala upplösning och resulterar i mycket stora bildvolymer av hjärnvävnad som kräver helautomatisk segmentering algoritmer för att identifiera cellgränser. Dessa algoritmer kräver dock hundratals korrigeringar per kubikmikron vävnad. Även om denna uppgift är tidskrävande, är det ganska lätt för människor att utföra korrigeringar genom att dela, slå ihop och justera segment under korrekturläsning. I detta papper presenterar vi utformningen och genomförandet av Mojo, en fullfjädrad singleuser desktop ansökan för korrekturläsning, och Dojo, en multi-user web-baserad ansökan för kollaborativ korrekturläsning. Vi utvärderar exaktheten och hastigheten hos Mojo, Dojo och Raveler, ett korrekturläsningsverktyg från Janelia Farm, genom en kvantitativ användarstudie. Vi designade ett mellan-personer experiment och bad icke-experter att korrekturläsa neuroner i en allmänt tillgänglig connectomics dataset. Våra resultat visar en betydande förbättring av korrigeringar med hjälp av webbaserade Dojo, när det ges samma tid. Dessutom rapporterade alla deltagare som använde Dojo bättre användbarhet. Vi diskuterar våra resultat och ger en analys av kraven för design av programvara för visuell korrekturläsning.
Författarna definierar krav på allmänna korrekturläsningsverktyg och utvärderar sedan noggrannheten och hastigheten hos Raveler, Mojo och Dojo genom en kvantitativ användarstudie (Sec. 3 och 4, REF ).
Design and Evaluation of Interactive Proofreading Tools for Connectomics
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}