Resumen

El análisis de los vasos fluorescentes de los embriones de pez cebra, cuyo objetivo es investigar automáticamente la patogénesis de las enfermedades, ha atraído mucha atención en el campo de las imágenes médicas. La segmentación de los vasos del pez cebra es una tarea bastante desafiante, que requiere distinguir los vasos del primer plano y del fondo en las imágenes de proyección 3D. Recientemente, ha habido una tendencia a introducir el conocimiento del dominio a los algoritmos de aprendizaje profundo para manejar los problemas de segmentación del entorno complejo con logros precisos. En este trabajo, se desarrolla un novedoso marco de aprendizaje profundo dual llamado Dual ResUNet para llevar a cabo la segmentación de vasos fluorescentes de embriones de pez cebra. Para evitar la pérdida de información espacial y de identidad, el modelo U-Net se extiende a un modelo dual con una nueva unidad residual. Para lograr un rendimiento de segmentación estable y robusto, nuestro enfoque propuesto fusiona el conocimiento del dominio con un novedoso término de contorno y una restricción de forma. Comparamos nuestro método cualitativa y cuantitativamente con varios modelos de segmentación estándar. Nuestros resultados experimentales muestran que el método propuesto consigue mejores resultados que los métodos de segmentación más avanzados. Al investigar la calidad de la segmentación de los vasos, llegamos a la conclusión de que nuestro modelo Dual ResUNet puede aprender los rasgos característicos en aquellos casos en los que la proteína fluorescente es deficiente o los vasos sanguíneos están superpuestos y logra un rendimiento robusto en entornos complicados.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:vaso fluorescente de embrión, algoritmo de aprendizaje profundo, nuevos términos de contorno, nueva unidad residual, segmentación de vasos de pez cebra, fluorescente de embrión de pez cebra, atrajo mucha atención, rendimiento de segmentación robusto, métodos de segmentación de arte, modelo de segmentación estándar
• Keywords:embryo fluorescent vessel, deep learning algorithm, novel contour terms, new residual unit, zebrafish vessel segmentation, zebrafish embryo fluorescent, attracted much attention, robust segmentation performance, art segmentation methods, standard segmentation model