JF
James Franklin
Author with expertise in Fluorescence Microscopy Techniques
Achievements
This user has not unlocked any achievements yet.
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(0% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
19
/
i10-index:
26
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

NuSeT: A Deep Learning Tool for Reliably Separating and Analyzing Crowded Cells

L. Yang et al.Aug 28, 2019
Segmenting cell nuclei within microscopy images is a ubiquitous task in biological research and clinical applications. Unfortunately, segmenting low-contrast overlapping objects that may be tightly packed is a major bottleneck in standard deep learning-based models. We report a Nuclear Segmentation Tool (NuSeT) based on deep learning that accurately segments nuclei across multiple types of fluorescence imaging data. Using a hybrid network consisting of U-Net and Region Proposal Networks (RPN), followed by a watershed step, we have achieved superior performance in detecting and delineating nuclear boundaries in 2D and 3D images of varying complexities. By using foreground normalization and additional training on synthetic images containing non-cellular artifacts, NuSeT improves nuclear detection and reduces false positives. NuSeT addresses common challenges in nuclear segmentation such as variability in nuclear signal and shape, limited training sample size, and sample preparation artifacts. Compared to other segmentation models, NuSeT consistently fares better in generating accurate segmentation masks and assigning boundaries for touching nuclei.