Autoproof：连接组学的自动分割校对
计算机视觉与模式识别
2025-10-01 v1
摘要
从电子显微镜（EM）图像生成连接组历来需要大量的人工校对工作。这种手动标注成本是扩展EM连接组学的当前瓶颈，例如使更大规模的连接组重建成为可能，或使比较连接组学成为可能——后者需要生成多个相关重建。在本工作中，我们利用这一手动标注过程生成的可用真实数据来训练机器学习模型，以自动化或优化所需校对工作流的部分。我们在一个最近的果蝇雄性中枢神经系统完整重建上验证了我们的方法。首先，我们证明我们的方法可以在减少80%所需成本的同时获得引导校对工作流90%的价值。然后我们展示了第二个应用，即自动合并许多分割片段以校对神经元。我们的系统能够自动附加20万个片段，相当于四年的校对员手动工作，并将连接组的连接完整性提高了1.3个百分点。
引用
@article{arxiv.2509.26585,
title = {Autoproof: Automated Segmentation Proofreading for Connectomics},
author = {Gary B Huang and William M Katz and Stuart Berg and Louis Scheffer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.26585},
year = {2025}
}