論文の概要: MPM: Joint Representation of Motion and Position Map for Cell Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10749v2
• Date: Wed, 26 Feb 2020 12:41:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 22:04:11.078369
• Title: MPM: Joint Representation of Motion and Position Map for Cell Tracking
• Title（参考訳）: MPM:細胞追跡のための動きと位置マップの同時表現
• Authors: Junya Hayashida and Kazuya Nishimura and Ryoma Bise
• Abstract要約: 本稿では,検出と関連性の両方を共同で表現する動きと位置のマップ(MPM)を提案する。 セルが検出されると、対応する動きの流れが常に得られるようにコヒーレンスを保証する。 密集環境における多目的追跡のための単純だが強力な手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.463365653675694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional cell tracking methods detect multiple cells in each frame (detection) and then associate the detection results in successive time-frames (association). Most cell tracking methods perform the association task independently from the detection task. However, there is no guarantee of preserving coherence between these tasks, and lack of coherence may adversely affect tracking performance. In this paper, we propose the Motion and Position Map (MPM) that jointly represents both detection and association for not only migration but also cell division. It guarantees coherence such that if a cell is detected, the corresponding motion flow can always be obtained. It is a simple but powerful method for multi-object tracking in dense environments. We compared the proposed method with current tracking methods under various conditions in real biological images and found that it outperformed the state-of-the-art (+5.2\% improvement compared to the second-best).
• Abstract（参考訳）: 従来の細胞追跡法では、各フレーム内の複数の細胞(検出)を検出し、連続した時間枠(連想)で検出結果を関連付ける。 ほとんどのセル追跡方法は、検出タスクから独立してアソシエーションタスクを実行する。 しかし、これらのタスク間の一貫性を維持する保証はなく、一貫性の欠如が追跡性能に悪影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,移動だけでなく細胞分裂においても検出と関連性の両方を共同で表現する動きと位置のマップ(MPM)を提案する。 セルが検出されると、対応する動きの流れが常に得られるようにコヒーレンスを保証する。 密集環境における多目的追跡のための単純だが強力な手法である。 提案手法を生体画像における各種条件下での電流追跡法と比較し, 最新技術(第2位と比較して+5.2\%改善)を上回っていた。

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