論文の概要: Cell as Point: One-Stage Framework for Efficient Cell Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14833v1
- Date: Fri, 22 Nov 2024 10:16:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-25 15:02:36.691483
- Title: Cell as Point: One-Stage Framework for Efficient Cell Tracking
- Title（参考訳）: Cell as Point: 効率的な細胞追跡のためのワンステージフレームワーク
- Authors: Yaxuan Song, Jianan Fan, Heng Huang, Mei Chen, Weidong Cai,
- Abstract要約: 本稿では,一段階の効率的なセルトラッキングを実現するために,新しいエンドツーエンドCAPフレームワークを提案する。
CAPは検出またはセグメンテーション段階を放棄し、細胞点の軌跡間の相関を利用して細胞を共同で追跡することでプロセスを単純化する。
Capは強力なセルトラッキング性能を示し、既存の方法の10倍から55倍の効率を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.19259129722988
- License:
- Abstract: Cellular activities are dynamic and intricate, playing a crucial role in advancing diagnostic and therapeutic techniques, yet they often require substantial resources for accurate tracking. Despite recent progress, the conventional multi-stage cell tracking approaches not only heavily rely on detection or segmentation results as a prerequisite for the tracking stage, demanding plenty of refined segmentation masks, but are also deteriorated by imbalanced and long sequence data, leading to under-learning in training and missing cells in inference procedures. To alleviate the above issues, this paper proposes the novel end-to-end CAP framework, which leverages the idea of regarding Cell as Point to achieve efficient and stable cell tracking in one stage. CAP abandons detection or segmentation stages and simplifies the process by exploiting the correlation among the trajectories of cell points to track cells jointly, thus reducing the label demand and complexity of the pipeline. With cell point trajectory and visibility to represent cell locations and lineage relationships, CAP leverages the key innovations of adaptive event-guided (AEG) sampling for addressing data imbalance in cell division events and the rolling-as-window (RAW) inference method to ensure continuous tracking of new cells in the long term. Eliminating the need for a prerequisite detection or segmentation stage, CAP demonstrates strong cell tracking performance while also being 10 to 55 times more efficient than existing methods. The code and models will be released.
- Abstract（参考訳）: 細胞活動は動的で複雑であり、診断と治療技術の進歩に重要な役割を果たすが、正確な追跡にはかなりの資源を必要とすることが多い。
近年の進歩にもかかわらず、従来の多段階の細胞追跡手法は、追跡段階の前提条件として検出やセグメンテーション結果に大きく依存するだけでなく、多くの洗練されたセグメンテーションマスクを必要とするだけでなく、不均衡で長いシーケンスデータによって劣化し、トレーニングや推論手順における欠如した細胞をアンダーラーニングする。
そこで本稿では, セル・アズ・ポイント(Cell as Point)に関するアイデアを生かして, セル・アズ・ポイント(Cell as Point)を1段階で効率よく, 安定したセル・トラッキングを実現する, 新たなエンドツーエンドCAPフレームワークを提案する。
CAPは検出またはセグメンテーション段階を放棄し、細胞点の軌跡間の相関を利用して細胞を共同で追跡することにより、パイプラインのラベル要求と複雑さを減少させる。
細胞位置と系統関係を表現するための細胞点軌道と可視性により、CAPは、細胞分裂イベントにおけるデータの不均衡に対処するための適応イベント誘導(AEG)サンプリングと、長期にわたって新しい細胞の継続的な追跡を保証するためのロール・アズ・ウインドウ(RAW)推論のキーイノベーションを活用する。
必要な検出またはセグメンテーション段階の必要性を排除し、CAPは、既存の方法の10倍から55倍の効率で、強力な細胞追跡性能を示す。
コードとモデルはリリースされる。
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