論文の概要: Segmentation based tracking of cells in 2D+time microscopy images of macrophages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00765v1
• Date: Mon, 2 Jan 2023 17:34:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 16:24:30.438270
• Title: Segmentation based tracking of cells in 2D+time microscopy images of macrophages
• Title（参考訳）: マクロファージの2次元顕微鏡像におけるセグメンテーションによる細胞追跡
• Authors: Seol Ah Park, Tamara Sipka, Zuzana Kriva, George Lutfalla, Mai Nguyen-Chi, and Karol Mikula
• Abstract要約: 本稿では,時間分解顕微鏡マクロファージデータにおけるセルの自動追跡を実現するアルゴリズムを提案する。 提案された追跡は、困難な状況下でマクロファージデータの精度の97.4%を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The automated segmentation and tracking of macrophages during their migration are challenging tasks due to their dynamically changing shapes and motions. This paper proposes a new algorithm to achieve automatic cell tracking in time-lapse microscopy macrophage data. First, we design a segmentation method employing space-time filtering, local Otsu's thresholding, and the SUBSURF (subjective surface segmentation) method. Next, the partial trajectories for cells overlapping in the temporal direction are extracted in the segmented images. Finally, the extracted trajectories are linked by considering their direction of movement. The segmented images and the obtained trajectories from the proposed method are compared with those of the semi-automatic segmentation and manual tracking. The proposed tracking achieved 97.4% of accuracy for macrophage data under challenging situations, feeble fluorescent intensity, irregular shapes, and motion of macrophages. We expect that the automatically extracted trajectories of macrophages can provide pieces of evidence of how macrophages migrate depending on their polarization modes in the situation, such as during wound healing.
• Abstract（参考訳）: 移動中のマクロファージの自動セグメンテーションと追跡は、動的に変化する形状や動きのために困難なタスクである。 本稿では,時間分解顕微鏡マクロファージデータにおけるセルの自動追跡を実現するアルゴリズムを提案する。 まず, 空間時間フィルタリング, 大津のしきい値設定, SUBSURF (subjective surface segmentation) を用いたセグメント化手法を設計する。 次に、セグメント画像において、時間方向に重なり合う細胞のための部分軌跡を抽出する。 最後に、抽出された軌跡を移動方向を考慮してリンクする。 提案手法によるセグメント画像と得られた軌跡を, 半自動セグメンテーションと手動トラッキングと比較した。 提案手法は, 難解な状況, 弱弱蛍光強度, 不規則形状, マクロファージの運動下でのマクロファージデータの精度97.4%を達成した。 自動抽出されたマクロファージの軌跡は, 創傷治癒などの状況において, 偏極モードに応じてマクロファージがどのように移動するかを示す証拠となると期待している。

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