Under det senaste årtiondet har konvolutionella nätverk använts för 3D-rekonstruktion av neuroner från elektronmikroskopiska (EM) hjärnbilder. Under de senaste åren har noggrannheten förbättrats avsevärt, vilket framgår av inlagorna till SNEMI3D-riktmärkets utmaning. Här rapporterar vi den första underkastelsen som överträffar den uppskattning av mänsklig exakthet som SNEMI3D:s rankningslista ger. En variant av 3D UNet är utbildad på en primär uppgift att förutsäga affinitet mellan närmaste grann voxels, och en extra uppgift att förutsäga långdistansaffinitet. Träningsdatan förstärks av simulerade bilddefekter. De närmaste grannaffiniteterna används för att skapa en översegmentering, och sedan är supervoxlar girigt agglomererade baserat på medelaffinitet. Den resulterande SNEMI3D poäng överstiger uppskattningen av mänsklig noggrannhet med stor marginal. Medan man bör vara försiktig med att extrapolera från SNEMI3D-riktmärket till real-world noggrannhet av storskalig neural kretsrekonstruktion, vårt resultat inspirerar optimism att målet med full automatisering kan vara realizable i framtiden.
En annan studie har rapporterat övermänsklig noggrannhet i 3D neuron rekonstruktion från elektronmikroskopiska hjärnbilder REF.
Superhuman Accuracy on the SNEMI3D Connectomics Challenge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}