セグメント:3D顕微鏡アノテーションの手動精密化のためのツール【JST・京大機械翻訳】

Borland, D.; McCormick, C. M.; Patel, N. K.; Krupa, O.; Mory, J. T.; Beltran, A. A.; Farah, T. M.; Escobar-Tomlienovich, C. F.; Olson, S. S.; Kim, M.; Wu, G.; Stein, J. L.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207745844128 整理番号：21P0242636

セグメント:3D顕微鏡アノテーションの手動精密化のためのツール【JST・京大機械翻訳】

Segmentor: A tool for manual refinement of 3D microscopy annotations

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資料名：
発行年： 2021年01月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年01月27日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

背景:光シート顕微鏡による高速画像取得と組み合わせた組織クリアリング技術の進歩は,全マウス脳のような生物学的試料の迅速な三次元(3D)イメージングを可能にする。そのような3D画像の定量的分析は,脳構造の変化がどのように行動または認知の違いをもたらすかを理解するのを助けることができるが,背景から核のような関心の特徴を識別することは挑戦的である。最近の深層学習ベース核セグメンテーションアルゴリズムは自動化セグメンテーションに対して大きな有望性を示すが,訓練データとして多数の手動および正確にラベル付けされた核を必要とする。【結果】著者らは,3D光シート顕微鏡画像内のオブジェクト(例えば,核)の信頼できて,効率的で,ユーザーに優しい手動アノテーションと精密化のためのオープンソースツール,分割器を提示する。セグメントは,オブジェクトを可視化し,セグメンテーションするためのハイブリッド2D-3Dアプローチを採用し,核の3Dセグメンテーションのプロセスを合理化するために特別に設計した自動領域分割のための特徴を含む。分割器を用いた2Dと3Dの同時編集は,精度に影響することなく手動アノテーションに費やす時間を著しく低減することを示した。結論:分割器は,深層学習セグメンテーションアルゴリズムを訓練するために使用できる3D物体の手動アノテーションと精密化の効率向上のためのツールであり,https://www.nucleininja.org/とhttps://github.com/RENCI/Segmentorで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

医用画像処理 , 図形・画像処理一般

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