ABSTRACT Vi presenterar en strategi för att gemensamt detektera mitotiska händelser rumsligt och tidsmässigt i tidsförlopp fas kontrastmikroskopi bilder. I synnerhet kombinerar vi ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) och ett långt korttidsminne (LSTM) nätverk för att upptäcka mitotiska händelser i patch sekvenser. CNN-LSTM-nätverket kan tränas end-to-end för att samtidigt lära sig konvolutionella funktioner inom varje ram och temporal dynamik mellan ramar, utan handgjorda visuella eller temporal funktionsdesign. Tack vare LSTM-skiktet kan detta tillvägagångssätt upptäcka mitotiska händelser i patchsekvenser av variabel längd, samt använda sig av längre kontextinformation bland ramar i sekvenserna. Såvitt vi vet är detta det första arbetet med att upptäcka mitos med hjälp av djupinlärning inom både rumsliga och tidsmässiga områden. Experiment har visat att CNN-LSTM-nätverket kan tränas effektivt, och vi utvärderar denna design genom att applicera nätverket på ursprungliga obehandlade mikroskopi bildsekvenser för att lokalisera mitotiska händelser både rumsligt och temporalt. De data med vilka vi validerar den föreslagna metoden inkluderar C3H10 mesenchymal och C2C12 myoblastiska stamcellspopulationer. Vårt tillvägagångssätt uppnådde F-poängen på 98,72 % på datamängden C2C12 och F-poängen på 96,5 % på datamängden C3H10. Resultaten på båda data visar att de traditionella grafmodellbaserade tillvägagångssätten överträffas med stor marginal, både när det gäller detektionsnoggrannhet och inramning av lokaliseringsnoggrannheten. Dessutom har vi utvecklat en ram för att hjälpa människor att kommentera mitos med hög effektivitet och noggrannhet i råa faskontrastmikroskopi bilder baserat på de gemensamma detektionsresultat med hjälp av den föreslagna metoden. Inom denna ram kan man få kommentarer på expertnivå i kontrastbildsekvenser med råfaskontrast, och kommentarerna har visat sig ytterligare förbättra utbildningsprestandan i CNN-LSTM-nätverket. INDEX TERMS Biomedicinsk avbildning, datorseende, mitosdetektion, maskininlärning, stamceller.
Su m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog CNN-LSTM-nätverk för att upptäcka mitotiska händelser i patchsekvenser med varierande längd.
Spatiotemporal Joint Mitosis Detection Using CNN-LSTM Network in Time-Lapse Phase Contrast Microscopy Images
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}