Abstract Understanding the complex three-dimensional structure of cells is crucial across many disciplines in biology and especially in neuroscience. Here, we introduce a novel 3D self-supervised learning method designed to address the inherent complexity of quantifying cells in 3D volumes, often in cleared neural tissue. We offer a new 3D mesoSPIM dataset and show that CellSeg3D can match state-of-the-art supervised methods. Our contributions are made accessible through a Python package with full GUI integration in napari.
Publication scientifique
CellSeg3D: self-supervised 3D cell segmentation for microscopy
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Journal de publication
Auteurs:
Achard, Cyril; Kousi, Timokleia; Frey, Markus; Vidal, Maxime; Paychère, Yves; Hofmann, Colin; Iqbal, Asim; Hausmann, Sebastien B.; Pagès, Stéphane; Mathis, Mackenzie Weygandt
Date de publication:
Plateforme:
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