論文の概要: Multi-StyleGAN: Towards Image-Based Simulation of Time-Lapse Live-Cell Microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08285v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 16:51:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 15:34:27.744731
• Title: Multi-StyleGAN: Towards Image-Based Simulation of Time-Lapse Live-Cell Microscopy
• Title（参考訳）: マルチスタイルGAN:タイムラプスライブセル顕微鏡のイメージベースシミュレーションに向けて
• Authors: Tim Prangemeier, Christoph Reich, Christian Wildner and Heinz Koeppl
• Abstract要約: 生体細胞の時間分解蛍光顕微鏡像をシミュレートする手法としてMulti-StyleGANを提案する。 この新規な生成逆ネットワークは連続した時間ステップのマルチドメイン配列を合成する。 このシミュレーションは、細胞の形態、成長、物理的相互作用、および蛍光レポータータンパク質の強度など、基礎となる生理的要因と時間的依存を捉えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.720106678247888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time-lapse fluorescent microscopy (TLFM) combined with predictive mathematical modelling is a powerful tool to study the inherently dynamic processes of life on the single-cell level. Such experiments are costly, complex and labour intensive. A complimentary approach and a step towards completely in silico experiments, is to synthesise the imagery itself. Here, we propose Multi-StyleGAN as a descriptive approach to simulate time-lapse fluorescence microscopy imagery of living cells, based on a past experiment. This novel generative adversarial network synthesises a multi-domain sequence of consecutive timesteps. We showcase Multi-StyleGAN on imagery of multiple live yeast cells in microstructured environments and train on a dataset recorded in our laboratory. The simulation captures underlying biophysical factors and time dependencies, such as cell morphology, growth, physical interactions, as well as the intensity of a fluorescent reporter protein. An immediate application is to generate additional training and validation data for feature extraction algorithms or to aid and expedite development of advanced experimental techniques such as online monitoring or control of cells. Code and dataset is available at https://git.rwth-aachen.de/bcs/projects/tp/multi-stylegan.
• Abstract（参考訳）: TLFM(Time-lapse fluorescent microscopy)と予測数学的モデリングを組み合わせることで、単細胞レベルでの生命の自然な動的な過程を研究する強力なツールとなる。 このような実験は費用がかかり、複雑で、労働集約的です。 完全なシリコ実験への補完的なアプローチと一歩は、画像自体を合成することである。 本稿では, 生体細胞の時間分解蛍光顕微鏡像をシミュレーションするための記述的アプローチとしてMulti-StyleGANを提案する。 この新規な生成逆ネットワークは連続した時間ステップのマルチドメイン配列を合成する。 微小な環境下での複数の生きた酵母細胞の画像にMulti-StyleGANを導入し,実験室で記録されたデータセットにトレーニングを行った。 このシミュレーションは、細胞の形態、成長、物理的相互作用、蛍光レポータータンパク質の強度など、基礎となる生理的要因と時間的依存を捉えている。 直接の用途は、特徴抽出アルゴリズムのための追加のトレーニングと検証データを生成するか、オンライン監視やセルの制御のような高度な実験技術の開発を支援することである。 コードとデータセットはhttps://git.rwth-aachen.de/bcs/projects/tp/multi-styleganで入手できる。

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