論文の概要: EmbedTrack -- Simultaneous Cell Segmentation and Tracking Through Learning Offsets and Clustering Bandwidths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10713v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 14:04:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 13:27:34.919354
• Title: EmbedTrack -- Simultaneous Cell Segmentation and Tracking Through Learning Offsets and Clustering Bandwidths
• Title（参考訳）: EmbedTrack -- オフセット学習とクラスタリングバンド幅によるセル分割と追跡の同時実行
• Authors: Katharina L\"offler and Ralf Mikut
• Abstract要約: 本稿では,単一畳み込みニューラルネットワークである EmbedTrack について述べる。 埋め込みとして、セルピクセルのセル中心へのオフセットと帯域幅が学習される。 我々は,Cell Tracking Challengeの9つの2次元データセットに対して,我々のアプローチをベンチマークした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A systematic analysis of the cell behavior requires automated approaches for cell segmentation and tracking. While deep learning has been successfully applied for the task of cell segmentation, there are few approaches for simultaneous cell segmentation and tracking using deep learning. Here, we present EmbedTrack, a single convolutional neural network for simultaneous cell segmentation and tracking which predicts easy to interpret embeddings. As embeddings, offsets of cell pixels to their cell center and bandwidths are learned. We benchmark our approach on nine 2D data sets from the Cell Tracking Challenge, where our approach performs on seven out of nine data sets within the top 3 contestants including three top 1 performances. The source code is publicly available at https://git.scc.kit.edu/kit-loe-ge/embedtrack.
• Abstract（参考訳）: 細胞挙動を体系的に解析するには、細胞分割と追跡のための自動アプローチが必要である。 深層学習は細胞セグメンテーションのタスクにうまく応用されているが、深層学習を用いた細胞セグメンテーションと追跡を同時に行うアプローチは少ない。 本稿では,埋め込みの解釈が容易なセルセグメンテーションと追跡を同時に行う,単一の畳み込みニューラルネットワークであるembedtrackを提案する。 埋め込みとして、セルピクセルのセル中心へのオフセットと帯域幅が学習される。 我々は,Cell Tracking Challengeの9つの2Dデータセットにアプローチをベンチマークし,トップ3内の9つのデータセットのうち7つは,トップ1のパフォーマンスを含む7つのデータに対して実施する。 ソースコードはhttps://git.scc.kit.edu/kit-loe-ge/embedtrackで公開されている。

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