Cell-Net: Embryonic Cell Counting and Centroid Localization via Residual Incremental Atrous Pyramid and Progressive Upsampling Convolution
Notice bibliographique
Résumé
In-vitro fertilization (IVF), as the most common fertility treatment, has never reached its maximum potentials. Systematic selection of embryos with the highest implementation potentials is a necessary step toward enhancing the effectiveness of IVF. Embryonic cell numbers and their developmental rate are believed to correlate with the embryo's implantation potentials. In this paper, we propose an automatic framework based on a deep convolutional neural network to take on the challenging task of automatic counting and centroid localization of embryonic cells (blastomeres) in microscopic human embryo images. In particular, the cell counting task is reformulated as an end-to-end regression problem that is based on a shape-aware Gaussian dot annotation to map the input image into an output density map. The proposed Cell-Net system incorporates two novel components, residual incremental Atrous pyramid, and progressive up-sampling convolution. The residual incremental Atrous pyramid enables the network to extract rich global contextual information without raising the `grinding' issue. Progressive up-sampling convolution gradually reconstructs a high-resolution feature map by taking into account short- and long-range dependencies. The experimental results confirm that the proposed framework is capable of predicting the cell-stage and detecting blastomeres in embryo images of 1-8 cell by mean accuracies of 86.1% and 95.1%, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».