Segmentation and Characterization of Macerated Fibers and Vessels Using Deep Learning

要約

目的: 木材は繊維や血管などのさまざまな種類の細胞で構成されており、それがその特性を定義します。
顕微鏡画像で形状、サイズ、配置を研究することは、木材サンプルを理解するために非常に重要です。
通常、これには、サンプルを溶液に浸軟化（浸漬）して細胞を分離し、その後、それらをスライド上に広げて、広範囲をカバーする顕微鏡で画像化して、数千の細胞を捕捉することが含まれます。
ただし、これらの細胞は画像内でクラスター化して重複することが多いため、標準的な画像処理方法を使用したセグメンテーションは困難で時間がかかります。
結果: この研究では、顕微鏡画像における線維と血管のセグメンテーションと特性評価を高速かつ正確に行うための 1 段階 YOLOv8 モデルを利用する自動ディープラーニング セグメンテーション アプローチを開発します。
このモデルは 32640 x 25920 ピクセルの画像を分析し、効果的な細胞検出とセグメンテーションを実証し、78 % の mAP_0.5-0.95 を達成します。
モデルの堅牢性を評価するために、より長い繊維で知られる遺伝子組み換え樹木系統からの繊維を調べました。
結果は以前の手動測定と同等でした。
さらに、画像分析用の使いやすい Web アプリケーションを作成し、Google Colab で使用するコードを提供しました。
結論: YOLOv8 の進歩を活用することで、この研究は、実用的なアプリケーションに適した木材細胞の効率的な定量化と分析を可能にする深層学習ソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

Purpose: Wood comprises different cell types, such as fibers and vessels, defining its properties. Studying their shape, size, and arrangement in microscopic images is crucial for understanding wood samples. Typically, this involves macerating (soaking) samples in a solution to separate cells, then spreading them on slides for imaging with a microscope that covers a wide area, capturing thousands of cells. However, these cells often cluster and overlap in images, making the segmentation difficult and time-consuming using standard image-processing methods. Results: In this work, we develop an automatic deep learning segmentation approach that utilizes the one-stage YOLOv8 model for fast and accurate fiber and vessel segmentation and characterization in microscopy images. The model can analyze 32640 x 25920 pixels images and demonstrate effective cell detection and segmentation, achieving a mAP_0.5-0.95 of 78 %. To assess the model’s robustness, we examined fibers from a genetically modified tree line known for longer fibers. The outcomes were comparable to previous manual measurements. Additionally, we created a user-friendly web application for image analysis and provided the code for use on Google Colab. Conclusion: By leveraging YOLOv8’s advances, this work provides a deep learning solution to enable efficient quantification and analysis of wood cells suitable for practical applications.

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