文献

J-GLOBAL ID：201902283315133776   整理番号：19A1583987

組織画像分割ワークフローのための多目的パラメータ自動調整【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective Parameter Auto-tuning for Tissue Image Segmentation Workflows

著者 (11件)： Taveira Luis F. R. (Department of Computer Science, University of Brasilia, Brasilia, Brazil) ,  Kurc Tahsin (Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University, Stony Brook, NY, USA) ,  Kurc Tahsin (Scientific Data Group, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA) ,  Melo Alba C. M. A. (Department of Computer Science, University of Brasilia, Brasilia, Brazil) ,  Kong Jun (Department of Biomedical Informatics, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, USA) ,  Kong Jun (Department of Biomedical Engineering, Emory - Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Kong Jun (Department of Mathematics and Statistics, Georgia State University, Atlanta, GA, USA) ,  Bremer Erich (Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University, Stony Brook, NY, USA) ,  Saltz Joel H. (Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University, Stony Brook, NY, USA) ,  Teodoro George (Department of Computer Science, University of Brasilia, Brasilia, Brazil) ,  Teodoro George (Department of Biomedical Informatics, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, USA)
資料名： Journal of Digital Imaging  (Journal of Digital Imaging)
巻： 32  号： 3  ページ： 521-533  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4566A  ISSN： 0897-1889  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 組織画像セグメンテーションワークフローにおける多目的パラメータ自動チューニングのための方法とツールを統合するソフトウェアプラットフォームを提案した。本研究の目的は,それらの入力パラメータを調整することにより,核/細胞セグメンテーションパイプラインの精度を改善するためのアプローチを提供することである。組織における核の形状,サイズ,およびテクスチャー特徴は,疾患予後のための重要なバイオマーカーであり,これらの特徴の正確な計算は,核の境界の正確な描写に依存する。多くの核分割ワークフローにおける入力パラメータはセグメンテーション精度に影響し,最適性能に対して調整されなければならない。これは時間がかかり計算的に高価なプロセスである。このステップを自動化することは,よりロバストな画像セグメンテーションワークフローを容易にし,大規模画像データセットにおける画像解析のより効率的な応用を可能にする。ソフトウェアプラットフォームは,実行時間を最小化しながら,画像セグメンテーション結果の品質を最大化するために,核セグメンテーションアルゴリズムのパラメータを調整する。それは,効率的にパラメータ空間を探索するためにいくつかの最適化方法を実行した。さらに,パラメータ同調位相の実行時間を低減するために,高性能計算システム上で実行する方法論を開発した。これらの能力は,容易な配置のためにDockerコンテナにパッケージされ,3D Slicerにおける優しいリなインタフェイス拡張により使用できる。3つの実世界画像セグメンテーションワークフローを用いた結果は,提案した解が(1)パラメータ空間の小部分(約100ポイント)を探索でき,それは,2つの点を含み,平均で×1.20,×1.29,および×1.29によりセグメンテーション出力の品質を改善することを実証した。(2)出力品質を改善しながら,セグメンテーションワークフローの実行時間を11.79倍まで減少させる。そして,(3)パラメータ調整と分割位相を加速するために並列システムを効果的に使用する。Copyright 2018 Society for Imaging Informatics in Medicine Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *パラメータ ,  画像分析 ,  位相 ,  ソフトウェアプラットフォーム ,  品質 ,  セグメンテーション ,  同調 ,  自動化 ,  バイオマーカー ,  *ワークフロー ,  三次元 ,  ロバスト性 ,  最適化手法 ,  *自動制御 ,  インタフェイス

著者キーワード (5件)： デジタル病理学 ,  コンピュータ支援画像解析 ,  細胞形態学 ,  癌 ,  パラメータ自動調整

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 組織 ,  画像分割 ,  ワークフロー ,  パラメータ ,  自動調整