مع التطور المتزايد للحلول المعتمدة على التعلم العميق في تحليل صور المجهر الفلوري، هناك طلب متزايد على مجموعات بيانات الأرض الحقيقية المشروحة لتدريب الأساليب الخاضعة للرقابة. ومع ذلك، فإن الحصول على هذه الشروحات هو جهد شاق ومكلف. لمعالجة هذه المشكلة في تحليل المجهر للعضيات الخلوية، نقدم 3DMSL، قاعدة بيانات لأشكال الميتوكوندريا ثلاثية الأبعاد. تستخدم 3DMSL بيانات المجهر الإلكتروني عالية الدقة كمصدر لإنشاء قاعدة البيانات الشاملة. من خلال استخدام محاكي قائم على الفيزياء، تمكن 3DMSL من إنشاء مجموعات بيانات شديدة الكثافة من صور المجهر الفلوري مع حقائق أرضية ثلاثية الأبعاد، والتي يمكن استخدامها لتدريب نماذج التعلم العميق لمجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك التجزئة، وإعادة البناء ثلاثية الأبعاد من الصور والمجموعات، وإنشاء مقاطع فيديو بتقنية الفاصل الزمني مع حقائق أرضية ثلاثية الأبعاد، والترجمة من مجهر إلى آخر. تحتوي 3DMSL على أكثر من 27,000 نموذج لأشكال ميتوكوندريا متنوعة في تنسيقات تمثيل الشكل ثلاثي الأبعاد المختلفة مثل الشبكات، وسحب النقاط، والأشكال الضمنية.
دراسة Punnakkal وآخرون (الخميس) هذا السؤال.