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/2308.04526v2
Date: Thu, 11 Apr 2024 23:50:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-15 19:56:17.179057
Title: Large-Scale Multi-Hypotheses Cell Tracking Using Ultrametric Contours Maps
Title（参考訳）: 超音波輪郭図を用いた大規模多孔質細胞追跡
Authors: Jordão Bragantini, Merlin Lange, Loïc 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）: 1.015920567871904
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）: 本研究では,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。提案手法は,2つの前線における大規模顕微鏡データセット間の細胞追跡に有効である。 (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)3次元注釈データを必要とする深層学習の有無にかかわらず,蛍光顕微鏡の分野では不十分な競合的な結果が得られる。提案手法は, セグメント化仮説の階層構造を用いてセルトラックとセグメントを計算し, 隣接するフレーム間の重なりを最大化して不連続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,我々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,トラッキングを改善するアンサンブルと組み合わせることができる。コードはhttps://github.com/royerlab/ultrack.comで入手できる。

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