Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning Enabled Time-Lapse 3D Cell Analysis

論文の概要: Deep Learning Enabled Time-Lapse 3D Cell Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07997v1
Date: Wed, 17 Aug 2022 00:07:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-18 13:14:50.284907
Title: Deep Learning Enabled Time-Lapse 3D Cell Analysis
Title（参考訳）: リアルタイム3Dセル解析が可能なディープラーニング
Authors: Jiaxiang Jiang, Amil Khan, S.Shailja, Samuel A. Belteton, Michael Goebel, Daniel B. Szymanski, and B.S. Manjunath
Abstract要約: 本稿では, タイムラプスな3Dセル解析手法を提案する。そこで我々は,細胞下の特徴を正確に局所化し,定量的に分析する問題を考察した。コードはGithubで入手でき、このメソッドはBisQueポータル経由でサービスとして利用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.094247258573337
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a method for time-lapse 3D cell analysis. Specifically, we consider the problem of accurately localizing and quantitatively analyzing sub-cellular features, and for tracking individual cells from time-lapse 3D confocal cell image stacks. The heterogeneity of cells and the volume of multi-dimensional images presents a major challenge for fully automated analysis of morphogenesis and development of cells. This paper is motivated by the pavement cell growth process, and building a quantitative morphogenesis model. We propose a deep feature based segmentation method to accurately detect and label each cell region. An adjacency graph based method is used to extract sub-cellular features of the segmented cells. Finally, the robust graph based tracking algorithm using multiple cell features is proposed for associating cells at different time instances. Extensive experiment results are provided and demonstrate the robustness of the proposed method. The code is available on Github and the method is available as a service through the BisQue portal.
Abstract（参考訳）: 本稿ではタイムラプス3Dセル解析手法を提案する。具体的には,サブセルの特徴を正確に局所化し,定量的に解析し,時間経過3次元共焦点像スタックから個々の細胞を追跡する問題を考える。細胞の不均一性と多次元画像の体積は、細胞の形態形成と発生を完全に自動解析する上で大きな課題となる。本論文は, 舗装細胞の増殖過程を動機とし, 定量的形態形成モデルを構築した。本稿では,各細胞領域を正確に検出しラベル付けする深部特徴量に基づくセグメンテーション法を提案する。隣接グラフに基づく方法を用いて、セグメント化された細胞のサブセル特徴を抽出する。最後に、複数のセル特徴を用いた頑健なグラフベースの追跡アルゴリズムを提案し、異なる時刻のセルに関連付ける。提案手法の強靭性を実証し, 実験結果について述べる。コードはgithubで入手でき、このメソッドはbisqueポータルを通じてサービスとして利用できる。

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