EmbryosFormer：用于胚胎发育阶段分类的可变形 Transformer 与协同编码-解码
计算机视觉与模式识别
2022-10-11 v1
摘要
体外受精 (IVF) 过程中早期胚胎的细胞分裂时机是胚胎活力的关键预测指标。然而，在延时监测 (TLM) 中观察细胞分裂是一个耗时的过程，且高度依赖专家。本文提出 EmbryosFormer，一种从原始延时图像中自动检测并分类细胞分裂的计算模型。我们提出的网络设计为带协同头的编码器-解码器可变形 transformer。transformer 收缩路径预测逐图像标签，并由分类头优化。transformer 扩展路径对胚胎图像间的时间连贯性建模以确保单调非递减约束，并由分割头优化。收缩与扩展路径均由一个协同头协同学习。我们在两个数据集上对所提 EmbryosFormer 进行了基准测试：一个含 8-细胞阶段小鼠胚胎的公开数据集，以及一个含 4-细胞阶段人类胚胎的内部数据集。源代码：https://github.com/UARK-AICV/Embryos。
引用
@article{arxiv.2210.04615,
title = {EmbryosFormer: Deformable Transformer and Collaborative Encoding-Decoding for Embryos Stage Development Classification},
author = {Tien-Phat Nguyen and Trong-Thang Pham and Tri Nguyen and Hieu Le and Dung Nguyen and Hau Lam and Phong Nguyen and Jennifer Fowler and Minh-Triet Tran and Ngan Le},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.04615},
year = {2022}
}
备注
Accepted at WACV 2023