17 天前

MitoEM 数据集:基于电子显微镜图像的大规模 3D 线粒体实例分割

{Hanspeter Pfister, Jeff Lichtman, Ignacio Arganda-Carreras, Xueying Wang, Won-Dong Jang, Aarush Gupta, Xin Huang, Wenjie Yin, Xingyu Liu, Nils Wendt, Daniel Franco-Barranco, Zudi Lin, Donglai Wei}
MitoEM 数据集:基于电子显微镜图像的大规模 3D 线粒体实例分割
摘要

电子显微镜(Electron Microscopy, EM)能够识别细胞内的细胞器(如线粒体),为临床与科学研究提供重要信息。然而,现有的公开线粒体分割数据集仅包含数百个实例,且形态较为简单。目前尚不清楚,那些在小型数据集上已达到人类水平精度的现有方法在实际应用中是否具备足够的鲁棒性。为此,我们提出了MitoEM数据集——一个三维线粒体实例分割数据集,包含来自人脑皮层和大鼠皮层的两组(30 μm)³体积数据,其规模较以往基准数据集扩大了3600倍。该数据集共包含约4万例线粒体实例,展现出线粒体在形状和密度上的显著多样性。为评估性能,我们针对三维数据定制了平均精度(Average Precision, AP)指标的实现方式,并实现了45倍的加速。在MitoEM数据集上,我们发现现有实例分割方法在处理具有复杂形态的线粒体或与其他实例紧密接触的情况时,往往表现不佳。因此,MitoEM数据集为该领域带来了新的挑战。我们已公开数据与代码,详见:https://donglaiw.github.io/page/mitoEM/index.html。