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FIB-SEM 上训的 U-Net，Dice 只有 0.6 左右，结果还能用吗
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最近在 Animals 上看到一篇鲟鱼骨的 FIB-SEM 文章，作者很老实地把分割模型的 Dice 写出来了，只有 0.56–0.66，正好借这个聊聊体电镜深度学习分割的评估。 文章是希伯来大学兽医学院 Marroquín-Arroyave 和 Milgram 的 Nanoscale Characterization of Microscopically Layered Bone in the Russian Sturgeon Pectoral Fin Spine: A 3D FIB-SEM Study，Animals 2026, 16(20), 3318。用 Zeiss Crossbeam 540 对俄罗斯鲟胸鳍棘的骨单位骨和外周骨做 FIB-SEM，像素 10 nm，切片厚度约 10 nm。 预处理用了好几个软件：Fiji 里用 SIFT 线性对齐，用带通滤波去掉竖向的 curtaining 和横向的荷电伪影，再逐层做 CLAHE；然后导入 Dragonfly 2022.2，用 Linear Displacement Compensator 校正漂移并逐层检查；再到 Avizo 里调整方向、重新切片。 分割用的是 Dragonfly 的 Segmentation Wizard，标准 2D U-Net，Adadelta 优化器，patch 64×64，训练 100 个 epoch 或到 loss 不再下降。每个样品单独训练一个模型，每个用 5–7 张切片标注。他们比较过 BSE 和 SE2 两个通道，SE2 里胶原纤维和孔隙的对比度更好，就用了 SE2。每个数据集另外留 2–3 张没参与训练的切片，用 Segmentation Comparator 评估，Dice 在 0.56–0.66 之间，TPR 最高 0.87。作者的解释是目标本身只有纳米尺度，边界差一两个像素重叠分数就掉得很厉害，所以又对照原图检查了结构的连续性，并在整个体积上逐层目视检查、手工修正。后面的取向分析用的是 Eigenvector 各向异性。 结论是骨单位里纤维取向呈顺时针、逆时针交替的“扇形”，符合板层骨；外周骨虽然低倍下也像分层，纳米尺度却基本是沿棘长轴的单向纤维，属于平行纤维骨。 我的理解是，Dice 0.6 对细长、只有几个像素宽的目标，和对大块目标完全不是一回事。纤维宽度如果只有三四个像素，每边差一个像素，Dice 就掉一大截，但纤维的走向可能一点没错。这篇最后要的是取向，那更合适的检查可能是拿手工标注和模型结果分别算取向，看两者是否一致，而不是只报像素级的重叠。 孔隙那部分有个细节也值得注意：小于 10 个体素的标签当噪声删掉，按 6 连通划分孔隙，然后做厚度网格和骨架分析。作者特别说明，孔隙之间看起来连通与否取决于这种体素分组方式，不一定代表真实骨里有连续的通道。 想问问大家，细结构（纤维、膜、细突起）的分割，你们一般报什么指标？有没有用过带边界容差的 Dice，或者直接比较下游测量结果的？ 源 DOI：10.3390/ani16203318 |
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