論文の概要: Single Image Estimation of Cell Migration Direction by Deep Circular Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19162v1
- Date: Thu, 27 Jun 2024 13:29:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-28 14:08:07.744156
- Title: Single Image Estimation of Cell Migration Direction by Deep Circular Regression
- Title(参考訳): 深部循環回帰による細胞移動方向の単一画像推定
- Authors: Lennart Bruns, Lucas Lamparter, Milos Galic, Xiaoyi Jiang,
- Abstract要約: 単一画像に基づいて細胞の移動方向を推定する。
2つのデータベース上で平均精度は$sim$17である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.9098998521649064
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper we study the problem of estimating the migration direction of cells based on a single image. To the best of our knowledge, there is only one related work that uses a classification CNN for four classes (quadrants). This approach does not allow detailed directional resolution. We solve the single image estimation problem using deep circular regression with special attention to cycle-sensitive methods. On two databases we achieve an average accuracy of $\sim$17 degrees, which is a significant improvement over the previous work.
- Abstract(参考訳): 本稿では,単一画像に基づいて細胞の移動方向を推定する問題について検討する。
私たちの知る限りでは、4つのクラス(クワラント)に分類CNNを使用する関連作業は1つしかありません。
このアプローチでは、詳細な方向分解はできない。
深部円形回帰を用いた単一画像推定問題の解法について,特にサイクルセンシティブな手法に注目した。
2つのデータベース上での平均精度は$\sim$17である。
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