論文の概要: SINETRA: a Versatile Framework for Evaluating Single Neuron Tracking in Behaving Animals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09462v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 14:12:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:24:29.575133
• Title: SINETRA: a Versatile Framework for Evaluating Single Neuron Tracking in Behaving Animals
• Title（参考訳）: SINETRA:動物における単一ニューロン追跡評価のための多機能フレームワーク
• Authors: Raphael Reme, Alasdair Newson, Elsa Angelini, Jean-Christophe Olivo-Marin, Thibault Lagach,
• Abstract要約: SINETRAは、変形可能な背景にある粒子の合成追跡データを生成する汎用シミュレータである。 このシミュレーターは、Hydra Vulgarisのような動物が見ている複雑な動きを反映した注釈付き2Dと3Dビデオを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.855703078473797
• License:
• Abstract: Accurately tracking neuronal activity in behaving animals presents significant challenges due to complex motions and background noise. The lack of annotated datasets limits the evaluation and improvement of such tracking algorithms. To address this, we developed SINETRA, a versatile simulator that generates synthetic tracking data for particles on a deformable background, closely mimicking live animal recordings. This simulator produces annotated 2D and 3D videos that reflect the intricate movements seen in behaving animals like Hydra Vulgaris. We evaluated four state-of-the-art tracking algorithms highlighting the current limitations of these methods in challenging scenarios and paving the way for improved cell tracking techniques in dynamic biological systems.
• Abstract（参考訳）: 行動動物における神経活動の正確な追跡は、複雑な動きと背景雑音による重大な課題を呈する。 注釈付きデータセットの欠如は、このような追跡アルゴリズムの評価と改善を制限する。 そこで我々は,生動物記録を忠実に模倣した,変形可能な背景における粒子の合成追跡データを生成する汎用シミュレータであるSINETRAを開発した。 このシミュレーターは、Hydra Vulgarisのような動物が見ている複雑な動きを反映した注釈付き2Dと3Dビデオを生成する。 我々は,4つの最先端追跡アルゴリズムを評価し,これらの手法の現在の限界を挑戦シナリオで強調し,動的生物学的システムにおける細胞追跡技術の改善への道を開いた。

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