部分的なアノテーションを用いた細胞分裂検出

西村和也; 刀谷在美; 中馬新一郎; 備瀬竜馬

文献

J-GLOBAL ID：202302267046659700 整理番号：23A0883730

部分的なアノテーションを用いた細胞分裂検出

Cell mitosis detection with partial annotation

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資料名：
巻： 122 号： 404(PRMU2022 58-127) ページ： 48-53 (WEB ONLY) 発行年： 2023年02月23日
JST資料番号： U2030A ISSN： 2432-6380 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

タイムラプスの細胞画像からの細胞分裂検出は細胞挙動を定量的に把握するための重要なタスクの一つである.近年,深層学習を用いた細胞検出手法が提案されており,高精度な分裂検出を実現している.しかし,これらの手法には十分な学習データが必要不可欠である.この学習データは撮影環境毎(細胞種,顕微鏡種毎)に必要であり,学習データを収集するのに時間と労力がかかることが問題となっている.この問題に対処するため,本稿では部分的なアノテーションを用いた細胞分裂検出手法を提案する.部分的なアノテーションを用いる場合,一部の分裂にはアノテーションが付与されており,一部の分裂にはアノテーションが付与されていない.そのため,分裂に対するアノテーションの数が少ないという問題に加え,分裂していない領域に対するアノテーションも付与されていない.そこで,教師なしデータを分裂していないデータへ変換するframe-order-flippingと,少ない教師データを効果的に活用するalpha-blending-pastingを提案し,部分的アノテーションから教師ありデータを作成する.作成した教師データで分裂検出モデルを学習することにより分裂検出を実現する.(著者抄録)

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パターン認識

引用文献 (12件)：

H. Qu, P. Wu, Q. Huang, J. Yi, Z. Yan, K. Li, G.M. Riedlinger, S. De, S. Zhang, and D.N. Metaxas, “Weakly supervised deep nuclei segmentation using partial points annotation in histopathology images,” IEEE transactions on medical imaging, Vol. 39, No. 11, pp. 3655-3666, 2020.
K. Fujii, D. Suehiro, K. Nishimura, and R. Bise, “Cell detection from imperfect annotation by pseudo label selection using p-classification,”MICCAI, pp. 425-434, 2021.
F. Yang, M.A. Mackey, F. Ianzini, G. Gallardo, and M. Sonka, “Cell segmentation, tracking, and mitosis detection using temporal context,” MICCAI, pp. 302-309, 2005.
K. Thirusittampalam, M.J. Hossain, O. Ghita, and P.F. Whelan, “A novel framework for cellular tracking and mitosis detection in dense phase contrast microscopy images,” IEEE journal of biomedical and health informatics, Vol. 17, No. 3, pp. 642-653, 2013.
A. Liu, K. Li, and T. Kanade, “Mitosis sequence detection using hidden conditional random fields,” ISBI, pp. 580-583, 2010.

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