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Updated: Jun 15, 2026

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Published on: November 7, 2025

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SpatialDINO: Un transformador de visión 3D auto-supervisado que permite la segmentación y el seguimiento en entornos

Alex Lavaee, Arkash Jain, Gustavo Scanavachi Moreira Campos

    bioRxiv : the preprint server for biology
    |January 9, 2026
    PubMed
    Resumen

    SpatialDINO es un novedoso método auto-supervisado para analizar imágenes de microscopía 3D, que permite la segmentación y el seguimiento automatizados de estructuras celulares. Este enfoque supera las limitaciones de los métodos tradicionales al aprender directamente de datos sin etiquetar, reduciendo la necesidad de anotaciones manuales.

    Palabras clave:
    microscopía 3Daprendizaje auto-supervisadovisión por computadorasegmentación de imágenesseguimiento de objetostransformadores de visiónbiología celularanálisis de imágenes

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    Depth perception is the ability to perceive objects three-dimensionally. It relies on two types of cues: binocular and monocular. Binocular cues depend on the combination of images from both eyes and how the eyes work together. Since the eyes are in slightly different positions, each eye captures a slightly different image. This disparity between images, known as binocular disparity, helps the brain interpret depth. When the brain compares these images, it determines the distance to an object.