DeepCilia: Deep Learning for Microscopic Image Analysis of Cilia and Flagella

Abstract

DeepCilia addresses the challenge of segmenting cilia, flagella, and cell nuclei in four-channel microscopic images. Existing methods struggle with the small, low-contrast ciliary structures and limited training data. I propose a complete deep learning solution based on an Attention U-Net architecture with a pretrained encoder. The model integrates transfer learning, data augmentation, and multi-class output to enhance segmentation accuracy. Experimental results demonstrate a 5% increase in region-level precision for cilia segmentation compared to the baseline model, and nearly a 3× improvement over manual annotations. This approach eliminates human-dependent annotation and improves reproducibility in biomedical image analysis. Designed as a plug-and-play tool, DeepCilia allows scientists to easily extend datasets and fine-tune the model on domain-specific examples using prepared scripts. These advancements enable high-throughput diagnostics for ciliopathies and support further biological research.

DeepCilia řeší problém segmentace řasinek, bičíků a buněčných jader ve čtyřkanálových mikroskopických snímcích. Stávající metody si obtížně poradí s malými, nízkokontrastními strukturami řasinek a s omezeným množstvím trénovacích dat. Navrhuji kompletní řešení pomocí hlubokého učení založené na architektuře Attention U-Net s předtrénovaným enkodérem. Model kombinuje transfer learning, augmentaci dat a více-třídní výstup za účelem zvýšení přesnosti segmentace. Experimentální výsledky ukazují 5% nárůst přesnosti segmentace řasinek na úrovni oblastí ve srovnání se základním modelem a téměř 3× zlepšení oproti manuálním anotacím. Tento přístup eliminuje závislost na lidské anotaci a zlepšuje reprodukovatelnost v biomedicínské analýze obrazů. DeepCilia je navržen jako nástroj typu plug-and-play, který umožňuje vědcům snadno rozšiřovat datasety a doladit model na doménově specifických příkladech pomocí připravených skriptů. Tyto pokroky umožňují vysokokapacitní diagnostiku ciliopatií a podporují další biologický výzkum.