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FogBank: a single cell segmentation across multiple cell lines and image modalities

机译:FogBank:跨多个细胞系和图像模态的单个细胞分割

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摘要

BackgroundMany cell lines currently used in medical research, such as cancer cells or stem cells, grow in confluent sheets or colonies. The biology of individual cells provide valuable information, thus the separation of touching cells in these microscopy images is critical for counting, identification and measurement of individual cells. Over-segmentation of single cells continues to be a major problem for methods based on morphological watershed due to the high level of noise in microscopy cell images. There is a need for a new segmentation method that is robust over a wide variety of biological images and can accurately separate individual cells even in challenging datasets such as confluent sheets or colonies.
机译:背景技术当前在医学研究中使用的许多细胞系,例如癌细胞或干细胞,都在融合的片层或菌落中生长。单个细胞的生物学特性提供了有价值的信息,因此在这些显微镜图像中分离触摸细胞对于单个细胞的计数,识别和测量至关重要。由于基于显微细胞图像的高水平噪声,单个细胞的过度分割仍然是基于形态分水岭的方法的主要问题。需要一种新的分割方法,该方法在各种生物图像上都具有鲁棒性,并且即使在具有挑战性的数据集(例如融合片或菌落)中也可以准确地分离单个细胞。

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