细胞实例分割的四色定理
计算机视觉与模式识别
2025-06-12 v1
摘要
细胞实例分割对生物医学图像分析至关重要，但准确区分紧密接触的细胞仍是一个持续的挑战。现有的实例分割框架，包括基于检测、基于轮廓和基于距离映射的方法，已取得显著进展，但在模型性能与计算效率之间取得平衡仍是一个开放问题。本文提出了一种受四色定理启发的新型细胞实例分割方法。通过将细胞概念化为国家、组织概念化为海洋，我们引入了一种四色编码方案，确保相邻实例获得不同的标签。这一重新表述将实例分割转化为一个仅有四个预测类别的约束语义分割问题，从而大幅简化了实例区分过程。为解决四色编码非唯一性导致的训练不稳定问题，我们设计了一种渐近训练策略和编码变换方法。在各种模式上的大量实验表明，我们的方法达到了最先进的性能。代码可在 https://github.com/zhangye-zoe/FCIS 获取。
引用
@article{arxiv.2506.09724,
title = {The Four Color Theorem for Cell Instance Segmentation},
author = {Ye Zhang and Yu Zhou and Yifeng Wang and Jun Xiao and Ziyue Wang and Yongbing Zhang and Jianxu Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.09724},
year = {2025}
}
备注
Accepted at ICML 2025