論文の概要: Unsupervised Contour Tracking of Live Cells by Mechanical and Cycle Consistency Losses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08364v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 04:48:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 14:46:16.357972
• Title: Unsupervised Contour Tracking of Live Cells by Mechanical and Cycle Consistency Losses
• Title（参考訳）: 機械的および周期的整合性損失による生体細胞の不監督輪郭追跡
• Authors: Junbong Jang, Kwonmoo Lee and Tae-Kyun Kim
• Abstract要約: 本稿では,ポイント対応の深層学習に基づく細胞輪郭の追跡手法を提案する。 輪郭上の高密度なトラッキングポイントを手動でラベル付けるのは現実的ではない。 2つの生きた細胞データセットから、生きた細胞の輪郭に沿ってスパース追跡ポイントをラベル付けする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.91628168687796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Analyzing the dynamic changes of cellular morphology is important for understanding the various functions and characteristics of live cells, including stem cells and metastatic cancer cells. To this end, we need to track all points on the highly deformable cellular contour in every frame of live cell video. Local shapes and textures on the contour are not evident, and their motions are complex, often with expansion and contraction of local contour features. The prior arts for optical flow or deep point set tracking are unsuited due to the fluidity of cells, and previous deep contour tracking does not consider point correspondence. We propose the first deep learning-based tracking of cellular (or more generally viscoelastic materials) contours with point correspondence by fusing dense representation between two contours with cross attention. Since it is impractical to manually label dense tracking points on the contour, unsupervised learning comprised of the mechanical and cyclical consistency losses is proposed to train our contour tracker. The mechanical loss forcing the points to move perpendicular to the contour effectively helps out. For quantitative evaluation, we labeled sparse tracking points along the contour of live cells from two live cell datasets taken with phase contrast and confocal fluorescence microscopes. Our contour tracker quantitatively outperforms compared methods and produces qualitatively more favorable results. Our code and data are publicly available at https://github.com/JunbongJang/contour-tracking/
• Abstract（参考訳）: 細胞形態の動的変化を分析することは、幹細胞や転移性癌細胞を含む生体細胞の様々な機能や特性を理解する上で重要である。 この目的のためには、ライブビデオのフレームごとに高度に変形可能な細胞輪郭の全ての点を追跡する必要がある。 輪郭上の局所的な形状やテクスチャは明確ではなく、その動きは複雑であり、しばしば局所輪郭の特徴の伸縮を伴う。 光流や深度集合追跡の先行技術は細胞の流動性のために不適であり、以前の深度輪郭追跡は点対応を考慮していない。 本研究では,交差注意を持つ2つの輪郭間の密接な表現を用いて,セル状(あるいはより一般的に粘弾性材料)輪郭を点対応で追跡する初の深層学習方式を提案する。 輪郭上の高密度なトラッキングポイントを手動でラベル付けするのは現実的ではないため,輪郭トラッカーを訓練するために,機械的および循環的整合性損失からなる教師なし学習を提案する。 点を輪郭に垂直に動かす機械的な損失は効果的に役に立つ。 定量的評価のために,位相コントラストと共焦点蛍光顕微鏡を用いて2つのライブセルデータセットから生細胞の輪郭に沿ってスパーストラッキングポイントをラベル付けした。 輪郭トラッカーは比較手法より定量的に優れ,定性的に有利な結果が得られる。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/junbongjang/contour-tracking/で公開されている。

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