Improved cell segmentation using deep learning in label-free optical microscopy images

by Ayda Fıtrıye Aktaş | Eki 11, 2021
Enstitümüz Öğretim Üyesi Doç. Dr. Behçet Uğur Töreyin'in yazarları arasında olduğu 'Improved cell segmentation using deep learning in label-free optical microscopy images' başlıklı makale 'Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences' dergisinde 2021/10/4 tarihinde yayınlanmıştır.
Enstitümüz Öğretim Üyesi Doç. Dr. Behçet Uğur Töreyin'in yazarları arasında olduğu 'Improved cell segmentation using deep learning in label-free optical microscopy images' başlıklı makale 'Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences' dergisinde 2021/10/4 tarihinde yayınlanmıştır.

DOI: 10.3906/elk-2105-244

Özet:

 

The recently popular deep neural networks (DNNs) have a significant effect on the improvement of seg- mentation accuracy from various perspectives, including robustness and completeness in comparison to conventional methods. We determined that the naive U-Net has some lacks in specific perspectives and there is high potential for further enhancements on the model. Therefore, we employed some modifications in different folds of the U-Net to overcome this problem. Based on the probable opportunity for improvement, we develop a novel architecture by us- ing an alternative feature extractor in the encoder of U-Net and replacing the plain blocks with residual blocks in the decoder. This alteration makes the model superconvergent yielding improved performance results on two challenging optical microscopy image series: a phase-contrast dataset of our own (MDA-MB-231) and a brightfield dataset from a well-known challenge (DSB2018). We utilized the U-Net with pretrained ResNet-18 as the encoder for the segmentation task. Hence, following the modifications, we redesign a novel skip-connection to reduce the semantic gap between the encoder and the decoder. The proposed skip-connection increases the accuracy of the model on both datasets. The proposed segmentation approach results in Jaccard Index values of 85.0% and 89.2% on the DSB2018 and MDA-MB-231 datasets, respectively. The results reveal that our method achieves competitive results compared to the state-of-the-art approaches and surpasses the performance of baseline approaches.

Improved Cell Segmentation-1

İTÜ Bilişim Enstitüsü

bilisim-anasayfa-hakkimizda

İTÜ Bilişim Enstitüsü, Bilişim Uygulamaları, Bilgisayar Bilimleri, Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik ile İletişim Sistemleri Anabilim Dallarında aşağıda yer alan programlarda lisansüstü düzeyde eğitimler veren, bu alanlarda temel ve uygulamalı araştırmalar yapan bir birimdir.

Enstitü öğretim üyeleri ile öğrencileri, elektromanyetik alanlar, haberleşme sistemleri/regülasyonları, hesaplamalı malzeme tasarımı, hesaplamalı kimya/biyoloji, kriptografi, işaret/veri işleme/görselleştirme, büyük veri yönetimi, iklim ve okyanus bilimleri, termodinamik modelleme, haberleşme ağları ve moleküler enformatik alanlarında ulusal ve uluslar arası kuruluşlarca desteklenen araştırmalar yürütmektedir.

Enstitü öğretim üyeleri ve öğrencileri tarafından alınan ödüllerden bazıları:

  • En Etkili Bilim İnsanları Listesi; Doç.Dr. B. Uğur Töreyin (Dr. John PA Ioannidis, K. W. Boyack ve J. Baas’ın PLOS Biology dergisinde yayımlanan makalesi)
  • 2020 Uluslararası Öğrenciler Proje Yarışmasında, Fen Bilimleri kategorisinde en iyi proje ödülü, Beltus Nkwawir Wiysobunri
  • Dr. Abdulkerim Çapar'ın da kurucu ortakları arasında yer aldığı Argenit firması, İTÜ ARI Teknokent’in “Ulusal-Uluslararası Destekler” Birincilik ödülünü almıştır.
  • TÜBİTAK 2242 Öncelikli Alanlarda Üniversite Öğrencileri Proje Yarışması: İstanbul bölgesi birinciliği - Ahmet Burak Özyurt
  • ICAT'18 Konferansında En İyi Sunum Ödülü: Sena Efsun Cebeci, 2018
  • Tübitak Teşvik Ödülü; 2016 Doç.Dr. Adem Tekin
  • Amerikan Isıtma Soğutma ve İklimlendirme Derneği tarafından “Teknik Makale” ve “Willis H. Carrier” Ödülü; 2016 Yrd.Doç.Dr. H. Salih Erden
  • Bilim Kahramanları Derneği Yılın Genç Bilim İnsanı Ödülü; 2016 Doç.Dr. B. Uğur Töreyin PRACEdays 2016 konferansında En İyi Poster Ödülü; Samet Demir
  • İTÜ En Başarılı Tez Ödülü; 2016 Hatice Gökcan

Enstitü bünyesinde, Devlet Planlama Teşkilatı desteğiyle kurulan bir Yüksek Başarımlı Hesaplama Laboratuvarı da bulunmaktadır.