QCell: ricombinazione e allineamento delle query cellulari per la segmentazione di istanze sovrapposte

Abstract degli autori

La segmentazione delle singole cellule sovrapposte nelle immagini al microscopio resta difficile: le strutture semitrasparenti producono contorni poco definiti e informazioni visive miste nelle aree di sovrapposizione. I metodi esistenti affrontano il problema ricorrendo a regioni di interesse locali o a priori sulla forma, ma non consentono un ragionamento globale sugli oggetti sovrapposti. Presentiamo QCell, un nuovo modello basato su query che separa le istanze cellulari sovrapposte nelle immagini al microscopio. Il nostro approccio combina (i) un modulo di ricombinazione delle istanze che scompone e ricombina le rappresentazioni delle query nello spazio latente, permettendo al modello di ragionare sulla struttura completa degli oggetti anche in presenza di sovrapposizioni, e (ii) una funzione obiettivo contrastiva per l’allineamento delle query, che combina l’apprendimento di caratteristiche distintive delle istanze con la separazione delle query relative a cellule sovrapposte. Introduciamo inoltre un nuovo benchmark, il dataset Organoid, per la segmentazione di cellule sovrapposte. Mostriamo che QCell supera i metodi più avanzati su diversi benchmark, ottenendo +2,2 AP e +2,7 AJI su ISBI2014. Il codice è disponibile all’indirizzo https://github.com/SlavkoPrytula/QCell