論文の概要: Fast spline detection in high density microscopy data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04460v1
- Date: Wed, 11 Jan 2023 13:40:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-12 17:48:22.735191
- Title: Fast spline detection in high density microscopy data
- Title（参考訳）: 高密度顕微鏡データにおける高速スプライン検出
- Authors: Albert Alonso and Julius B. Kirkegaard
- Abstract要約: 多生物系の顕微鏡的研究において、衝突と重なりの問題は依然として困難である。
そこで,本研究では,一般的なモチーフと重なり合うスプラインの正確な形状軌跡を抽出する,エンドツーエンドの深層学習手法を開発した。
線虫Caenorhabditis elegansの密集実験における使用性の設定と実証を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computer-aided analysis of biological microscopy data has seen a massive
improvement with the utilization of general-purpose deep learning techniques.
Yet, in microscopy studies of multi-organism systems, the problem of collision
and overlap remains challenging. This is particularly true for systems composed
of slender bodies such as crawling nematodes, swimming spermatozoa, or the
beating of eukaryotic or prokaryotic flagella. Here, we develop a novel
end-to-end deep learning approach to extract precise shape trajectories of
generally motile and overlapping splines. Our method works in low resolution
settings where feature keypoints are hard to define and detect. Detection is
fast and we demonstrate the ability to track thousands of overlapping organisms
simultaneously. While our approach is agnostic to area of application, we
present it in the setting of and exemplify its usability on dense experiments
of crawling Caenorhabditis elegans. The model training is achieved purely on
synthetic data, utilizing a physics-based model for nematode motility, and we
demonstrate the model's ability to generalize from simulations to experimental
videos.
- Abstract（参考訳）: 生体顕微鏡データのコンピュータ支援分析は,汎用深層学習技術の利用により大幅に改善されている。
しかし、多分子系の顕微鏡的研究では、衝突と重なりの問題は依然として困難である。
これは特に、線虫をクロールしたり、精子を泳いだり、真核生物や原核生物の鞭毛を叩くような細い体から成るシステムに当てはまる。
そこで,本研究では,一般的なモチーフと重なり合うスプラインの正確な形状軌跡を抽出する,エンドツーエンドの深層学習手法を開発した。
提案手法は,特徴キーポイントの定義や検出が難しい低解像度設定で動作する。
検出は高速で、同時に何千もの重なり合う生物を追跡する能力を示す。
我々のアプローチは応用分野に依存しないが,crawling caenorhabditis elegansの密集した実験において,その使用性の設定と実例を示す。
モデルトレーニングは、線虫運動の物理モデルを用いて、純粋に合成データに基づいて達成され、シミュレーションから実験ビデオまでモデルを一般化する能力を実証する。
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