增强秀丽隐杆线虫显微数据集以加速模式识别
图像与视频处理
2019-06-04 v1 人工智能
摘要
在复杂组织三维时间序列图像中检测细胞形状变化是一项重要任务。然而，建立全面数据集以提升深度学习模型性能是一项艰巨且繁琐的工作。本文中，我们提出一种深度学习方法以增强秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）胚胎的三维活体图像，从而进一步加速特定结构模式识别。我们对无标签图像进行无监督训练以生成补充数据集供后续模式识别使用。技术上，我们在生成对抗网络框架中使用 Alex 风格神经网络生成具有秀丽隐杆线虫膜结构共同特征的新数据集。我们亦将该数据集向广大科学界公开。
引用
@article{arxiv.1906.00078,
title = {Augmenting C. elegans Microscopic Dataset for Accelerated Pattern Recognition},
author = {Dali Wang and Zheng Lu and Zhirong Bao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.00078},
year = {2019}
}