Learning with Noise: Mask-Guided Attention Model for Weakly Supervised Nuclei Segmentation

计算机科学 人工智能 基本事实 分割 注释 模式识别(心理学) 像素 编码(集合论) 噪音(视频) 人工神经网络 源代码 卷积神经网络 深度学习 图像(数学) 操作系统 集合(抽象数据类型) 程序设计语言
作者
Ruoyu Guo,Maurice Pagnucco,Yang Song
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 461-470 被引量:12
标识
DOI:10.1007/978-3-030-87196-3_43
摘要

Deep convolutional neural networks have been highly effective in segmentation tasks. However, high performance often requires large datasets with high-quality annotations, especially for segmentation, which requires precise pixel-wise labelling. The difficulty of generating high-quality datasets often constrains the improvement of research in such areas. To alleviate this issue, we propose a weakly supervised learning method for nuclei segmentation that only requires annotation of the nuclear centroid. To train the segmentation model with point annotations, we first generate boundary and superpixel-based masks as pseudo ground truth labels to train a segmentation network that is enhanced by a mask-guided attention auxiliary network. Then to further improve the accuracy of supervision, we apply Confident Learning to correct the pseudo labels at the pixel-level for a refined training. Our method shows highly competitive performance of cell nuclei segmentation in histopathology images on two public datasets. Our code is available at: https://github.com/RuoyuGuo/MaskGA_Net.
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