图 4：(a) 高压冷冻的 HeLa 细胞 FIB-SEM 体积切片。样品由 EMBL 的 Anna Steyer 和 Yannick Schwab 提供。(b) 传统机器学习的分割结果。使用在预训练的 VGG16 模型中应用第一个卷积层获得的特征来训练随机森林算法。该模型使用 ZEISS ZEN 软件中的 AI 工具包进行训练。(c) 该图描绘了与 (b) 相同的结果，不同之处在于使用条件随机场清理了输出以去除孤立像素。虽然分割能够检测到来自线粒体的大多数像素，但无法识别这些物体中的大量像素，因此很难将它们与背景完全区分开来。此外，大量非线粒体像素被错误地标记为线粒体。