MyoV:基于深度学习的工具,用于自动量化肌肉纤维的量化
Shuang Gu1,2,3, Chaoliang Wen1,2,3,4, Zhen Xiao5
1State Key Laboratory of Animal Biotech Breeding and Frontier Science Center for Molecular Design Breeding, China Agricultural University, Beijing 100193, China.
Briefings in bioinformatics
|January 25, 2024
概括
一个新的工具,MyoV,使用深度学习自动化肌肉纤维量化,提高生物医学研究和肉类生产的准确性. 它超越了手工方法和现有的软件,特别是对于整个幻灯片图像.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 计算生物学 计算生物学
- 历史学 历史学 历史学
背景情况:
- 精确量化肌肉纤维在生物医学研究和肉类生产中至关重要.
- 目前用于分析血素和以染肌肉纤维的现有方法存在局限性.
研究的目的:
- 开发一种自动化工具,用于高效准确的肌肉纤维细分和量化.
- 为训练自动化工具创建一个大型,手动和半自动标记的数据集.
主要方法:
- 设计了一个名为MyoV.V的自动图像细分和量化工具.
- 使用面具区域与卷积神经网络,残余网络和特征金字塔网络.
- 通过手动和半自动标记超过66万个肌肉纤维创建了一个数据集.
主要成果:
- MyoV实现了高的检测率 (0.93-0.96) 和精度 (0.91-0.97).
- 与手动方法和现有软件相比,表现出优越的性能,特别是对于整个幻灯片图像 (WSIs).
- 验证了MyoV在不同物种 (老鼠,农业动物) 具有不同肌肉发育的有效性.
结论:
- MyoV是一种强大,准确和多功能工具,用于在各种研究应用中量化肌肉纤维.
- 集成的可视化软件提供了一个用户友好的界面,可以无地处理来自WSIs的大数据集.
- MyoV显著推进了肌肉生物学和相关行业的自动化分析.


