Histological image segmentation of the bone vascular network through deep learning

Abstract

Redes neurais convolucionais (CNN) são ferramentas que vêm sendo intensamente exploradas recentemente na área de processamento de imagem e demonstram resultados muito positivos e promissores em tarefas de classificação e segmentação. Este projeto têm o objetivo de estudar a sua aplicação ao processo de segmentação de imagens histológicas da rede vascular óssea. Uma implementação em PyTorch de uma U-Net foi adaptada para cumprir o propósito deste trabalho. O treinamento foi realizado com um conjunto fornecido de imagens da rede vascular óssea de ratos e um conjunto correspondente, manualmente marcado, em que os canais, os quais são as estruturas de interesse da segmentação, foram rusticamente identificados, apresentando assim diversas falhas e marcações erradas. Essa falta de precisão nas ground truths teve um enorme impacto negativo nos resultados do modelo, o qual foi capaz de atingir um Dice Coefficient de apenas 0.20 devido a overfitting.