具有时间信息的 2.5D 级联卷积神经网络用于 4D 显微图像中有丝分裂细胞自动检测
计算机视觉与模式识别
2018-11-28 v2
摘要
近年来，活体皮肤成像已日益用于哺乳动物皮肤研究以探究细胞行为。该探究的一个基础步骤是有丝分裂细胞（细胞分裂）检测。由于复杂背景（正常细胞），现有多数方法导致若干假阳性。本文中，我们提出一种具有时间信息的 2.5D 级联端到端卷积神经网络（CasDetNet），以在训练数据稀少的情况下准确检测 4D 显微图像中的自动有丝分裂细胞。CasDetNet 由两个 2.5D 网络组成。第一个仅利用体信息检测候选细胞，第二个包含时间信息，用于减少假阳性并补回第一步中遗漏的有丝分裂细胞。实验结果表明，相较于其他最先进方法，我们的 CasDetNet 能取得更高的精确率与召回率。
引用
@article{arxiv.1806.01018,
title = {A 2.5D Cascaded Convolutional Neural Network with Temporal Information for Automatic Mitotic Cell Detection in 4D Microscopic Images},
author = {Titinunt Kitrungrotsakul and Xian-Hau Han and Yutaro Iwamoto and Satoko Takemoto and Hideo Yokota and Sari Ipponjima and Tomomi Nemoto and Xiong Wei and Yen-Wei Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.01018},
year = {2018}
}
备注
4 pages, 4 figures, conference paper (submitted to arxiv then update version and submitted to conference. Finally update in arxiv for newest version)