論文の概要: CellTrack R-CNN: A Novel End-To-End Deep Neural Network for Cell Segmentation and Tracking in Microscopy Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10377v1
• Date: Sat, 20 Feb 2021 15:55:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 15:00:13.165030
• Title: CellTrack R-CNN: A Novel End-To-End Deep Neural Network for Cell Segmentation and Tracking in Microscopy Images
• Title（参考訳）: CellTrack R-CNN:顕微鏡画像のセルセグメンテーションと追跡のための新しいエンドツーエンドディープニューラルネットワーク
• Authors: Yuqian Chen, Yang Song, Chaoyi Zhang, Fan Zhang, Lauren O'Donnell, Wojciech Chrzanowski, Weidong Cai
• Abstract要約: 細胞セグメンテーションと細胞追跡を一体化したエンドツーエンドのディープラーニングベースのフレームワークに結合する新しいアプローチを提案します。 本手法はセルセグメンテーションとセル追跡アキュラシーの両方の観点から最先端アルゴリズムを上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.747994390120105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cell segmentation and tracking in microscopy images are of great significance to new discoveries in biology and medicine. In this study, we propose a novel approach to combine cell segmentation and cell tracking into a unified end-to-end deep learning based framework, where cell detection and segmentation are performed with a current instance segmentation pipeline and cell tracking is implemented by integrating Siamese Network with the pipeline. Besides, tracking performance is improved by incorporating spatial information into the network and fusing spatial and visual prediction. Our approach was evaluated on the DeepCell benchmark dataset. Despite being simple and efficient, our method outperforms state-of-the-art algorithms in terms of both cell segmentation and cell tracking accuracies.
• Abstract（参考訳）: 顕微鏡画像における細胞セグメンテーションと追跡は、生物学と医学の新しい発見に非常に重要である。 本研究では,セルセグメンテーションとセルトラッキングを,現在のインスタンスセグメンテーションパイプラインでセル検出とセグメンテーションを行い,Siamese Networkとパイプラインを統合することでセルトラッキングを実現する,統一されたエンドツーエンドのディープラーニングベースのフレームワークに結合する新しいアプローチを提案する。 また、ネットワークに空間情報を取り入れ、空間予測と視覚予測を融合させ、トラッキング性能を向上させます。 提案手法は,DeepCellベンチマークデータセットを用いて評価した。 単純かつ効率的であるにもかかわらず,本手法はセルセグメンテーションとセル追跡アキュラシーの両面で最先端アルゴリズムよりも優れている。

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