Abstrakt. Vi föreslår ett 3D-konvolutionellt neuralt nätverk för att samtidigt segmentera och detektera cellkärnor i konfokala mikroskopibilder. Speglar medberoendet av dessa uppgifter, vår föreslagna modell består av två seriekomponenter: den första delen beräknar en segmentering av cellkroppar, medan den andra modulen identifierar centra för dessa celler. Vår modell är tränad end-to-end från början på en mus parotid salivkörtel stamcellskärnor dataset bestående av 107 bild staplar från tre oberoende cell preparat, var och en innehåller flera hundra enskilda cellkärnor i 3D. I våra experiment gör vi en grundlig utvärdering av både detektionsnoggrannhet och segmenteringskvalitet, på två olika datauppsättningar. Resultaten visar att den föreslagna metoden ger avsevärt förbättrad detekterings- och segmenteringsnoggrannhet jämfört med toppmoderna algoritmer och referensalgoritmer. Slutligen använder vi en tidigare beskriven test-time drop-out-strategi för att få osäkerhetsbedömningar på våra förutsägelser och validera dessa uppskattningar genom att visa att de är starkt korrelerade med noggrannhet.
Modellen testas på två olika datauppsättningar och uppnås toppmodern noggrannhet i detektions- och segmenteringsuppgifter REF.
Joint Cell Nuclei Detection and Segmentation in Microscopy Images Using 3D Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}