論文の概要: Cell Tracking according to Biological Needs -- Strong Mitosis-aware Random-finite Sets Tracker with Aleatoric Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15011v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 14:50:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 22:51:48.554331
• Title: Cell Tracking according to Biological Needs -- Strong Mitosis-aware Random-finite Sets Tracker with Aleatoric Uncertainty
• Title（参考訳）: 生物的ニーズに応じた細胞追跡 --アレタリック不確かさを意識した強ミトーシス型ランダム有限集合追跡装置-
• Authors: Timo Kaiser, Maximilian Schier, Bodo Rosenhahn,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルトラッキング・バイ・レグレス・フレームワークに対する不確実性推定手法を提案する。 我々の不確実性推定は、高い性能のトラッキング・バイ・レグレッション法における不確実な関連を識別する。 我々のトラッカーは、長期にわたる対立から生じる偽の関連と有糸分裂の検出を解消する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.015078699404143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cell tracking and segmentation assist biologists in extracting insights from large-scale microscopy time-lapse data. Driven by local accuracy metrics, current tracking approaches often suffer from a lack of long-term consistency. To address this issue, we introduce an uncertainty estimation technique for neural tracking-by-regression frameworks and incorporate it into our novel extended Poisson multi-Bernoulli mixture tracker. Our uncertainty estimation identifies uncertain associations within high-performing tracking-by-regression methods using problem-specific test-time augmentations. Leveraging this uncertainty, along with a novel mitosis-aware assignment problem formulation, our tracker resolves false associations and mitosis detections stemming from long-term conflicts. We evaluate our approach on nine competitive datasets and demonstrate that it outperforms the current state-of-the-art on biologically relevant metrics substantially, achieving improvements by a factor of approximately $5.75$. Furthermore, we uncover new insights into the behavior of tracking-by-regression uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 細胞追跡とセグメンテーションは、大規模な顕微鏡タイムラプスデータから洞察を抽出する生物学者を支援する。 局所的精度のメトリクスによって駆動される現在のトラッキングアプローチは、長期的な一貫性の欠如に悩まされることが多い。 この問題に対処するため,ニューラルトラッキング・バイ・レグレッション・フレームワークの不確実性評価手法を導入し,新しい拡張型Poisson multi-Bernoulli混合トラッカーに組み込む。 我々の不確実性推定は、問題特異的なテスト時間拡張を用いたハイパフォーマンスなトラッキング・バイ・レグレッション手法における不確かさを識別する。 この不確実性を利用して、新しいミトーシス対応課題の定式化とともに、トラッカーは、長期の対立に起因する偽の関連とミトーシスの検出を解消する。 我々は、9つの競合データセットに対する我々のアプローチを評価し、生物学的に関連する指標の最先端を著しく上回り、約5.75ドルの改善を達成していることを実証した。 さらに,トラッキング・バイ・レグレッションの不確実性の挙動に関する新たな知見を明らかにした。

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