論文の概要: Nellie: Automated organelle segmentation, tracking, and hierarchical feature extraction in 2D/3D live-cell microscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13214v1
- Date: Wed, 20 Mar 2024 00:23:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 18:27:31.916616
- Title: Nellie: Automated organelle segmentation, tracking, and hierarchical feature extraction in 2D/3D live-cell microscopy
- Title（参考訳）: Nellie: 2D/3DLive-cell microscopyにおけるオルガネラ分画、追跡、階層的特徴抽出の自動化
- Authors: Austin E. Y. T. Lefebvre, Gabriel Sturm, Ting-Yu Lin, Emily Stoops, Magdalena Preciado Lopez, Benjamin Kaufmann-Malaga, Kayley Hake,
- Abstract要約: 我々は,様々な細胞内構造のセグメンテーション,追跡,特徴抽出のための,非バイアス自動パイプラインNellieを紹介した。
Nellieはイメージメタデータに適応し、ユーザの入力を排除します。
Nellieは、コードを使わない操作と視覚化を可能にするNapariベースのGUIを特徴としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4167683891758913
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The analysis of dynamic organelles remains a formidable challenge, though key to understanding biological processes. We introduce Nellie, an automated and unbiased pipeline for segmentation, tracking, and feature extraction of diverse intracellular structures. Nellie adapts to image metadata, eliminating user input. Nellie's preprocessing pipeline enhances structural contrast on multiple intracellular scales allowing for robust hierarchical segmentation of sub-organellar regions. Internal motion capture markers are generated and tracked via a radius-adaptive pattern matching scheme, and used as guides for sub-voxel flow interpolation. Nellie extracts a plethora of features at multiple hierarchical levels for deep and customizable analysis. Nellie features a Napari-based GUI that allows for code-free operation and visualization, while its modular open-source codebase invites customization by experienced users. We demonstrate Nellie's wide variety of use cases with two examples: unmixing multiple organelles from a single channel using feature-based classification and training an unsupervised graph autoencoder on mitochondrial multi-mesh graphs to quantify latent space embedding changes following ionomycin treatment.
- Abstract（参考訳）: 動的オルガネラの分析は、生物学的プロセスを理解する上では重要な課題である。
我々は,様々な細胞内構造のセグメンテーション,追跡,特徴抽出のための,非バイアス自動パイプラインNellieを紹介した。
Nellieはイメージメタデータに適応し、ユーザの入力を排除します。
Nellieの前処理パイプラインは、複数の細胞内スケールの構造コントラストを高め、サブオーガナイザー領域の堅牢な階層的セグメンテーションを可能にする。
内部モーションキャプチャマーカーは、半径適応パターンマッチングスキームを介して生成・追跡され、サブボクセルフロー補間のためのガイドとして使用される。
Nellie氏は、深くカスタマイズ可能な分析のために、複数の階層レベルで多数の特徴を抽出する。
Nellieは、コードを使わない操作と視覚化を可能にするNapariベースのGUIを特徴としている。
特徴に基づく分類とミトコンドリアのマルチメシュグラフ上の教師なしグラフオートエンコーダを訓練し, ヨーノマイシン処理後の潜伏空間埋め込み変化を定量化する。
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