对大脑的电子显微镜(EM)体积的精确分割对于表征细胞或细胞器水平的神经元结构至关重要。尽管有监督的深度学习方法在过去几年中导致了该方向的重大突破,但它们通常需要大量的带注释的数据才能接受培训,并且在类似的实验和成像条件下获得的其他数据上的表现不佳。这是一个称为域适应的问题,因为从样本分布(或源域)中学到的模型难以维持其对从不同分布或目标域提取的样品的性能。在这项工作中,我们解决了基于深度学习的域适应性的复杂案例,以跨不同组织和物种的EM数据集进行线粒体分割。我们提出了三种无监督的域适应策略,以根据(1)两个域之间的最新样式转移来改善目标域中的线粒体分割; (2)使用未标记的源和目标图像预先培训模型的自我监督学习,然后仅用源标签进行微调; (3)具有标记和未标记图像的端到端训练的多任务神经网络体系结构。此外,我们提出了基于在源域中仅获得的形态学先验的新训练停止标准。我们使用三个公开可用的EM数据集进行了所有可能的跨数据库实验。我们评估了目标数据集预测的线粒体语义标签的拟议策略。此处介绍的方法优于基线方法,并与最新的状态相比。在没有验证标签的情况下,监视我们提出的基于形态的度量是停止训练过程并在平均最佳模型中选择的直观有效的方法。
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