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C1M2:a universal algorithm for 3D instance segmentation,annotation,and quantification of irregular cells

Science China(Life Sciences) 2023年第10期66卷 2415-2428页

作者： Hao Zheng Songlin Huang Jing Zhang Ren Zhang Jialu Wang Jing Yuan Anan Li Xin Yang Zhihong Zhang Britton Chance Center and MOE Key Laboratory for Biomedical Photonics Wuhan National Laboratory for Optoelectronics-Huazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China Key Laboratory of Biomedical Engineering of Hainan Province School of Biomedical EngineeringHainan UniversityHaikou 570228China School of Electronic Information and Communications Huazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China

Cell instance segmentation is a fundamental task for many biological applications,especially for packed cells in three-dimensional(3D)microscope images that can fully display cellular morphology.Image processing algorithms based on neural networks and feature engineering have enabled great progress in two-dimensional(2D)instance segmentation.However,current methods cannot achieve high segmentation accuracy for irregular cells in 3D images.In this study,we introduce a universal,morphology-based 3D instance segmentation algorithm called Crop Once Merge Twice(C1M2),which can segment cells from a wide range of image types and does not require nucleus images.C1M2 can be extended to quantify the fluorescence intensity of fluorescent proteins and antibodies and automatically annotate their expression levels in individual cells.Our results suggest that C1M2 can serve as a tissue cytometry for 3D histopathological assays by quantifying fluorescence intensity with spatial localization and morphological information.

关键词： 3D instance segmentation irregular cells fluorescence images neural networks fluorescence intensity tissue cytometry

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