DiffRenderGAN: Addressing Training Data Scarcity in Deep Segmentation Networks for Quantitative Nanomaterial Analysis through Differentiable Rendering and Generative Modelling

要約

ナノマテリアルは、サイズ、形状、表面の特性などのパラメーターによって支配された特徴的な特性を示し、技術、生物、および環境の文脈にわたってアプリケーションと相互作用に批判的に影響を与えます。
これらの資料の正確な定量化と理解は、研究と革新を進めるために不可欠です。
この点で、自動化された洞察を可能にし、主観的な方法を正確な定量分析に置き換える強力なツールとして、深い学習セグメンテーションネットワークが浮上しています。
ただし、それらの有効性は、ナノ粒子の費用のかかるイメージングと手動注釈の労働集約的な性質のために、取得するのが難しい代表的な注釈付きデータセットに依存します。
これらの制限を克服するために、注釈付きの合成データを生成するように設計された新しい生成モデルであるDiffrenderganを紹介します。
Diffrenderganは、微分可能なレンダラーを生成的敵対的ネットワーク（GAN）フレームワークに統合することにより、テクスチャレンダリングパラメーターを最適化して、認定されていない実際の顕微鏡画像から現実的な注釈付きナノ粒子画像を生成します。
このアプローチは、手動介入の必要性を減らし、多様で現実的なデータを生成することにより、既存の合成データ方法と比較してセグメンテーションパフォーマンスを向上させます。
二酸化チタン（TIO $ _2 $）、二酸化シリコン（SIO $ _2 $）、シルバーナノワイヤ（AGNW）を含む複数のイオンおよび電子顕微鏡症例でテストされ、diffrenderganは合成データと実際のデータの間のギャップを橋渡しし、定量化と定量化を進め、
複雑なナノ材料システムの理解。

要約(オリジナル)

Nanomaterials exhibit distinctive properties governed by parameters such as size, shape, and surface characteristics, which critically influence their applications and interactions across technological, biological, and environmental contexts. Accurate quantification and understanding of these materials are essential for advancing research and innovation. In this regard, deep learning segmentation networks have emerged as powerful tools that enable automated insights and replace subjective methods with precise quantitative analysis. However, their efficacy depends on representative annotated datasets, which are challenging to obtain due to the costly imaging of nanoparticles and the labor-intensive nature of manual annotations. To overcome these limitations, we introduce DiffRenderGAN, a novel generative model designed to produce annotated synthetic data. By integrating a differentiable renderer into a Generative Adversarial Network (GAN) framework, DiffRenderGAN optimizes textural rendering parameters to generate realistic, annotated nanoparticle images from non-annotated real microscopy images. This approach reduces the need for manual intervention and enhances segmentation performance compared to existing synthetic data methods by generating diverse and realistic data. Tested on multiple ion and electron microscopy cases, including titanium dioxide (TiO$_2$), silicon dioxide (SiO$_2$)), and silver nanowires (AgNW), DiffRenderGAN bridges the gap between synthetic and real data, advancing the quantification and understanding of complex nanomaterial systems.

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