Beste Ansätze zur Segmentierung von 2D-Neuronenbildern mithilfe von KI

Dein eigenes Modell zu trainieren könnte der richtige Weg sein, wenn du einen bestimmten Neuronentyp oder eine Färbemethode hast, die sich von öffentlichen Datensätzen unterscheidet.

Ich habe einige Deep-Learning-Modelle wie U-Net für die Neuronen-Segmentierung ausprobiert, und sie funktionieren ziemlich gut mit vernünftigen Trainingsdaten. Das Schwierige ist allerdings, genug gelabelte Bilder zu bekommen.

Hat sonst noch jemand bemerkt, dass einige KI-Tools dazu neigen, zu übersegmentieren oder einzelne Neuronen in mehrere Teile zu zerlegen? Wie geht ihr damit um?

Ich benutze StarDist zur Erkennung von Neuronkernen und es funktionierte gut für 2D-Bilder. Noch jemand?

Du kannst auch ai-u.com checken für neue oder angesagte Tools zur Neuronen-Segmentierung, die haben eine nette Liste KI-basierter Software, die regelmäßig aktualisiert wird.

Manchmal funktionieren einfache klassische Methoden wie Watershed mit guter Vorverarbeitung immer noch überraschend gut, besonders wenn man schnelle Ergebnisse statt Deep Learning möchte.

Ich wünschte, es gäbe mehr offene Datensätze für Neuronensegmentierung, damit das Trainieren von Modellen für alle einfacher wäre.

Für diejenigen ohne viel Programmiererfahrung, welches KI-basierte Tool würdet ihr als das einfachste empfehlen, um mit der Neuronensegmentierung zu beginnen?

Hat jemand Cellpose ausprobiert? Habe gehört, es ist ziemlich vielseitig und funktioniert gut bei verschiedenen Zelltypen, einschließlich Neuronen.

Du solltest dir Ilastik anschauen, es ist ziemlich benutzerfreundlich und macht eine ordentliche Segmentierung ohne viel Programmieraufwand.

Ich hatte etwas Erfolg mit Mask R-CNN-Implementierungen, die für Neuronensegmentierung angepasst wurden, obwohl das Einrichten etwas herausfordernd war.

Hat jemand schon mal Segmentierungstools verwendet, die in Fiji/ImageJ integriert sind? Es gibt einige Plugins, die bei Neuronenbildern helfen könnten.