Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large-Scale Multi-Hypotheses Cell Tracking Using Ultrametric Contours Maps

論文の概要: Large-Scale Multi-Hypotheses Cell Tracking Using Ultrametric Contours Maps

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04526v1
Date: Tue, 8 Aug 2023 18:41:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-10 16:20:37.226523
Title: Large-Scale Multi-Hypotheses Cell Tracking Using Ultrametric Contours Maps
Title（参考訳）: 超メトリック輪郭マップを用いた大規模マルチハイポテーゼ細胞追跡
Authors: Jord\~ao Bragantini, Merlin Lange, Lo\"ic Royer
Abstract要約: 本稿では,分割選択手法による大規模3次元細胞追跡手法について述べる。本手法は,細胞追跡課題から得られた3次元画像の最先端化を実現する。われわれのフレームワークは柔軟で、市販のセルセグメンテーションモデルからのセグメンテーションをサポートしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we describe a method for large-scale 3D cell-tracking through a segmentation selection approach. The proposed method is effective at tracking cells across large microscopy datasets on two fronts: (i) It can solve problems containing millions of segmentation instances in terabyte-scale 3D+t datasets; (ii) It achieves competitive results with or without deep learning, which requires 3D annotated data, that is scarce in the fluorescence microscopy field. The proposed method computes cell tracks and segments using a hierarchy of segmentation hypotheses and selects disjoint segments by maximizing the overlap between adjacent frames. We show that this method achieves state-of-the-art results in 3D images from the cell tracking challenge and has a faster integer linear programming formulation. Moreover, our framework is flexible and supports segmentations from off-the-shelf cell segmentation models and can combine them into an ensemble that improves tracking. The code is available https://github.com/royerlab/ultrack.
Abstract（参考訳）: 本稿では,セグメンテーション選択アプローチによる大規模3dセル追跡手法について述べる。提案手法は, 大規模顕微鏡データセットにおけるセルの追跡に有効である。 (i)テラバイト規模の3D+tデータセットに数百万のセグメンテーションインスタンスを含む問題を解くことができる。 (ii)蛍光顕微鏡の領域では少ない3dアノテートデータを必要とする深層学習の有無で競争力のある結果が得られる。提案手法はセグメンテーション仮説の階層を用いてセルのトラックやセグメントを計算し,隣接フレーム間の重なりを最大化することにより隣接セグメントを選択する。本手法は, セル追跡課題から得られた3次元画像の最先端化を実現し, より高速な整数線形計画法を有することを示す。さらに,本フレームワークは柔軟で,既製のセルセグメンテーションモデルからのセグメンテーションをサポートし,それらを組み合わせることで追跡性を向上させる。コードはhttps://github.com/royerlab/ultrackで入手できる。

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