論文の概要: Learning Deformable 3D Graph Similarity to Track Plant Cells in Unregistered Time Lapse Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11157v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 09:04:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 16:41:02.339984
• Title: Learning Deformable 3D Graph Similarity to Track Plant Cells in Unregistered Time Lapse Images
• Title（参考訳）: 未登録時間経過画像における植物細胞追跡と3次元グラフの類似性の学習
• Authors: Md Shazid Islam, Arindam Dutta, Calvin-Khang Ta, Kevin Rodriguez, Christian Michael, Mark Alber, G. Venugopala Reddy, Amit K. Roy-Chowdhury
• Abstract要約: 本研究では,植物細胞を密に充填した3次元細胞構造を利用して3次元グラフを作成し,正確な細胞追跡を行う新しい学習手法を提案する。 提案アルゴリズムの有効性を,ベンチマークデータセット上での精度と推定時間の観点から示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.017730437647977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tracking of plant cells in images obtained by microscope is a challenging problem due to biological phenomena such as large number of cells, non-uniform growth of different layers of the tightly packed plant cells and cell division. Moreover, images in deeper layers of the tissue being noisy and unavoidable systemic errors inherent in the imaging process further complicates the problem. In this paper, we propose a novel learning-based method that exploits the tightly packed three-dimensional cell structure of plant cells to create a three-dimensional graph in order to perform accurate cell tracking. We further propose novel algorithms for cell division detection and effective three-dimensional registration, which improve upon the state-of-the-art algorithms. We demonstrate the efficacy of our algorithm in terms of tracking accuracy and inference-time on a benchmark dataset.
• Abstract（参考訳）: 顕微鏡で得られた画像中の植物細胞を追跡することは、多数の細胞、密集した植物細胞と細胞分裂の異なる層の非均一な成長などの生物学的現象のために難しい問題である。 さらに、イメージングプロセスに固有のノイズや回避不能な全身的エラーが深い組織層内の画像の問題をさらに複雑にする。 本稿では,植物細胞を密に充填した3次元細胞構造を利用して3次元グラフを作成し,正確な細胞追跡を行う新しい学習手法を提案する。 さらに, セル分割検出と有効3次元登録のための新しいアルゴリズムを提案し, 最先端のアルゴリズムを改良する。 ベンチマークデータセット上での追跡精度と推論時間の観点から,本アルゴリズムの有効性を示す。

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