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利用计算机进行胚胎发育的细胞边界快速分割方法( A rapid segmentation method of cell boundary for developing embryos using machine learning with a personal computer )
Rikifumi Ota Takahiro Ide Tatsuo Michiue
细胞分割在胚胎发育过程中的形态发生研究中起着至关重要的作用，但在像U-NET这样的机器学习图像分割方法之前，细胞分割的准确性一直受到限制。但是，这些方法花费的时间太多。在这项研究中，我们提供了一种在个人计算机上使用机器学习进行细胞分割的快速方法，称为使用机器学习的细胞分割器(CSML)。CSML在个人计算机上平均每幅图像需要四秒钟进行分割，比获得一幅图像的时间要短得多。我们观察到CSML分割的F值在0.97左右，在评估非洲爪蟾外胚层细胞分割方面比RACE和分水岭等最先进的方法表现出更好的性能。CSML的性能和速度也略好于其他基于机器学习的方法，如U-NET。CSML只需要一个完整的胚胎图像训练一个全卷积网络分类器，只需要两个参数。为了验证它的准确性，我们将CSML与其他方法在评估细胞形状的几个指标方面进行了比较。我们还通过对独立图像分割的性能测试来检验该方法的通用性。我们的数据证明了CSML的优越性，我们期望这一应用能提高细胞形状研究的效率。
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