文档名：一种基于课程学习的胚胎图像语义分割方法
摘要：胚胎植入前形态学特征是人类体外受精胚胎质量评估的重要依据.目前,胚胎学家主要利用胚胎时差成像(Time-LapseImaging,TLI)技术观察胚胎图像形态变化,从而筛选最有发育潜能的胚胎进行移植或冷冻保存.然而,人工评估不仅费时费力,且需要较强的专业知识,并存在一定的主观性等.针对这一问题,该文提出一种基于课程学习的胚胎图像语义分割方法,实现了胚胎细胞、细胞质与雌雄原核的分割,为后续胚胎质量评估提供定量的形态特征参数.首先,利用评估语义分割算法性能的IoU指标(IntersectionoverUnion,IoU)构建课程学习的难度评分函数(ScoringFunction,SF),根据SF评分将所有样本从易到难进行排序;再结合SF评分与目标类别数定义课程学习的步调函数(PacingFunctions,PF),构建了难易程度递增的样本子集;最后,设计多阶段渐进式U-net语义分割(Multi-StageProgressiveU-net,MSPU)模型,根据课程难度顺序依次训练不同阶段的网络,从而实现胚胎图像的语义分割.相关实验结果表明,本文提出的MSPU模型在胚胎图像语义分割任务上获得较好的性能,与基准模型相比,IoU值提高1.4%;特别是在较易与较难的分割任务上具有不错的表现,如细胞与雌雄原核的分割IoU值分别提升了4.6%与1.2%.
Abstract：Morphologicalfeaturesofembryoplayanimportantroletoevaluatethequalityofhumanembryosinvitrofertilization.Embryologistsmainlyusetime-lapseimaging(TLI)technologytoobservethemorphologicalvariationofem-bryoimagesandselectthemostpotentialembryosforsubsequenttransferorcryopreservation.However,manualevalua-tionisnotonlytime-consumingandlaborious,butitalsodemandsspecialty-orientedskillsandhassomesubjectivities.Tosolvethisproblem,weproposeasemanticsegmentationmethodofembryoimagesbasedoncurriculumlearningtosegmentembryocell,cytoplasmandpronucleus,whichcanprovidethequantitativeparametersofmorphologicalfeatureforthesub-sequentevaluationofembryoquality.First,IoU(IntersectionoverUnion)indexthatisusuallyusedtoevaluatetheperfor-manceofsemanticsegmentationalgorithmsisadoptedtoconstructadifficultyscoringfunction(SF)ofcurriculumlearn-ing.AllsamplesaresortedfromeasytodifficultaccordingtoSFvalue.Second,wedefineapacefunction(PF)bycombin-ingtheSFandthenumberoftargetcategories,andsamplesubsetsisestablishedwithincreasingsequenceofdifficulty.Lastly,wedesignamulti-stageprogressiveU-net(MSPU)modeltosegmentembryocell,cytoplasmandpronucleusem-bryoimagesatpronuclear-stage,inwhichthenetworkatdifferentstagesaretrainedusingthesamplesubsetswithincreas-ingsequenceofdifficulty.ExperimentalresultsdemonstratethatourproposedMSPUmodelobtainsasatisfactoryperfor-manceonthesemanticsegmentationofembryoimages,andIoUisimprovedby1.4%comparedwithVanillaBaseline.OurproposedMSPUmodelshowsapleasingconsistencyontheeasyanddifficultsegmentationtasks,forexampletheim-provementof4.6%and1.2%canbeobtainedforthesegmentationofembryoniccellsandpronucleus,respectively.
作者：汤红忠 王蔚 王涛 陆旺达 黄向红 章兢[5]Author：TANGHong-zhong WANGWei WANGTao LUWang-da HUANGXiang-hong ZHANGJin[5]
作者单位：湘潭大学自动化与电子信息学院,湖南湘潭411105;湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室,湖南湘潭411105湘潭大学自动化与电子信息学院,湖南湘潭411105湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082湘潭市中心医院,湖南湘潭411199湘潭大学自动化与电子信息学院,湖南湘潭411105;湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(11)
分类号：TP301.6TP391.41
关键词：课程学习 胚胎时差图像 多阶段渐进式U-net网络 语义分割 评分函数 步调函数
Keywords：curriculumlearning embryotime-lapseimage multi-stageprogressiveU-net semanticsegmentation scoringfunction pacingfunction
机标分类号：R321-33R711.6S814.8
在线出版日期：2024年2月1日
基金项目：一种基于课程学习的胚胎图像语义分割方法[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(11)汤红忠 王蔚 王涛 陆旺达 黄向红 章兢胚胎植入前形态学特征是人类体外受精胚胎质量评估的重要依据.目前,胚胎学家主要利用胚胎时差成像(Time-LapseImaging,TLI)技术观察胚胎图像形态变化,从而筛选最有发育潜能的胚胎进行移植或冷冻保存.然而,人工评估不仅...参考文献和引证文献
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