Semi-Automatic segmentation of multiple mouse embryos in MR images
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The motivation behind this paper is to aid the automatic phenotyping of mouse embryos, wherein multiple embryos embedded within a single tube were scanned using Magnetic Resonance Imaging (MRI). RESULTS: Our algorithm, a modified version of the simplex deformable model of Delingette, addresses various issues with deformable models including initialization and inability to adapt to boundary concavities. In addition, it proposes a novel technique for automatic collision detection of multiple objects which are being segmented simultaneously, hence avoiding major leaks into adjacent neighbouring structures. We address the initialization problem by introducing balloon forces which expand the initial spherical models close to the true boundaries of the embryos. This results in models which are less sensitive to initial minimum of two fold after each stage of deformation. To determine collision during segmentation, our unique collision detection algorithm finds the intersection between binary masks created from the deformed models after every few iterations of the deformation and modifies the segmentation parameters accordingly hence avoiding collision.We have segmented six tubes of three dimensional MR images of multiple mouse embryos using our modified deformable model algorithm. We have then validated the results of the our semi-automatic segmentation versus manual segmentation of the same embryos. Our Validation shows that except paws and tails we have been able to segment the mouse embryos with minor error. CONCLUSIONS: This paper describes our novel multiple object segmentation technique with collision detection using a modified deformable model algorithm. Further, it presents the results of segmenting magnetic resonance images of up to 32 mouse embryos stacked in one gel filled test tube and creating 32 individual masks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».