Segmentation d’images de microscopie via la synthèse de données régularisées par des points et des formes.

Segmentation d'images de microscopie grâce à la synthèse de données régularisées par des points et des formes pour une meilleure précision.

Le réseau de segmentation, entraîné par des annotations ponctuelles et des paires d'image-segmentation générées de manière synthétique, segmente automatiquement une image de microscopie réelle en ses objets recherchés (ci-dessus). ¶ Crédit : NYU Tandon School of Engineering

Des chercheurs de la Tandon School of Engineering de l’Université de New York et de l’Hôpital universitaire de Bonn en Allemagne ont appliqué un nouveau réseau de segmentation, entraîné par des annotations ponctuelles et des paires d’image-segmentation produites de manière synthétique, à des images de microscopie.

Le cadre traduit les annotations ponctuelles en masques synthétiques limités par des informations de forme, puis utilise un modèle générateur avancé pour rendre les masques sous forme d’images microscopiques réalistes avec une apparence d’objet cohérente.

La dernière étape combine les masques et les images en un ensemble de données d’entraînement pour un modèle de segmentation d’image spécialisé.

Cette approche a donné des images plus diverses et réalistes que les techniques conventionnelles, tout en permettant de relier les annotations d’entrée aux images générées lorsqu’elle a été testée sur un ensemble de données disponible publiquement. De la Tandon School of Engineering de l’Université de New York. Voir l’article complet

Droits d’auteur © 2023 SmithBucklin, Washington, D.C., USA

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