Abstract - Accurate rekonstruktion av anatomiska kopplingar mellan nervceller i hjärnan med hjälp av elektronmikroskopi (EM) bilder anses vara guld standard för kretskartläggning. Ett viktigt steg i att få återuppbyggnaden är förmågan att automatiskt segmentera neuroner med en precision nära mänsklig nivå prestanda. Trots de senaste tekniska framstegen i EM-bildsegmentering, de flesta av dem förlitar sig på handgjorda funktioner i viss utsträckning som är specifika för data, vilket begränsar deras förmåga att generalisera. Här föreslår vi en enkel men kraftfull teknik för EM-bildsegmentering som är utbildad end-toend och inte förlitar sig på förkunskaper om data. Vårt föreslagna återstående dekonvolutionsnätverk består av två informationsvägar som fångar upp funktioner med full upplösning och kontextuell information. Vi visade att den föreslagna modellen är mycket effektiv när det gäller att uppnå de motstridiga målen i den täta produktionsprognosen, nämligen att bevara fullständiga upplösningsprognoser och inkludera tillräcklig kontextuell information. Vi tillämpade vår metod på den pågående öppna utmaningen med 3D neurite segmentering i EM-bilder. Vår metod uppnådde ett av de bästa resultaten på denna öppna utmaning. Vi demonstrerade generaliteten av vår teknik genom att utvärdera den på 2D neurite segmentation utmaning dataset där konsekvent hög prestanda erhölls. Vi förväntar oss således vår metod att generalisera väl till andra täta utdata förutsägelser problem.
REF föreslår ett kvarvarande dekonvolutionsnätverk för segmentering av hjärnelektronmikroskopibilder.
Residual Deconvolutional Networks for Brain Electron Microscopy Image Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}