論文の概要: Object Tracking in a $360^o$ View: A Novel Perspective on Bridging the Gap to Biomedical Advancements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01119v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 04:43:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:50:00.117765
• Title: Object Tracking in a $360^o$ View: A Novel Perspective on Bridging the Gap to Biomedical Advancements
• Title（参考訳）: 360^o$ビューでの物体追跡: バイオメディカル・アドバンスメントへのギャップのブリッジに関する新しい視点
• Authors: Mojtaba S. Fazli, Shannon Quinn,
• Abstract要約: このレビューでは、オブジェクトトラッキングのテクニックを、伝統的、統計的、特徴ベース、機械学習のパラダイムに分類する。 本稿は,現在の手法の限界を考察し,次世代トラッキングシステムの開発を導く新たなトレンドを浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1933681537640272
• License:
• Abstract: Object tracking is a fundamental tool in modern innovation, with applications in defense systems, autonomous vehicles, and biomedical research. It enables precise identification, monitoring, and spatiotemporal analysis of objects across sequential frames, providing insights into dynamic behaviors. In cell biology, object tracking is vital for uncovering cellular mechanisms, such as migration, interactions, and responses to drugs or pathogens. These insights drive breakthroughs in understanding disease progression and therapeutic interventions. Over time, object tracking methods have evolved from traditional feature-based approaches to advanced machine learning and deep learning frameworks. While classical methods are reliable in controlled settings, they struggle in complex environments with occlusions, variable lighting, and high object density. Deep learning models address these challenges by delivering greater accuracy, adaptability, and robustness. This review categorizes object tracking techniques into traditional, statistical, feature-based, and machine learning paradigms, with a focus on biomedical applications. These methods are essential for tracking cells and subcellular structures, advancing our understanding of health and disease. Key performance metrics, including accuracy, efficiency, and adaptability, are discussed. The paper explores limitations of current methods and highlights emerging trends to guide the development of next-generation tracking systems for biomedical research and broader scientific domains.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトトラッキングは、防衛システム、自動運転車、生体医学研究など、現代のイノベーションにおける基本的なツールである。 シーケンシャルフレーム間のオブジェクトの正確な識別、監視、時空間分析を可能にし、動的な振る舞いに関する洞察を提供する。 細胞生物学において、物質追跡は、移動、相互作用、薬物や病原体に対する反応などの細胞機構を明らかにするのに不可欠である。 これらの知見は、疾患の進行と治療介入を理解するブレークスルーを導く。 時間とともに、オブジェクトトラッキング手法は、従来の機能ベースのアプローチから高度な機械学習とディープラーニングフレームワークへと進化してきた。 古典的な手法は制御された環境では信頼できるが、オクルージョン、可変照明、高オブジェクト密度の複雑な環境では苦労している。 ディープラーニングモデルは、より高い正確性、適応性、堅牢性を提供することによって、これらの課題に対処する。 このレビューでは、オブジェクト追跡技術を、バイオメディカルな応用に焦点をあて、伝統的な、統計的、特徴ベース、機械学習のパラダイムに分類する。 これらの方法は、細胞や細胞内構造を追跡し、健康や病気の理解を深めるために不可欠である。 正確性、効率性、適応性など、主要なパフォーマンス指標について論じる。 バイオメディカル研究とより広範な科学分野のための次世代追跡システムの開発を導くため,本研究は,現在の手法の限界を探求し,新たな動向を浮き彫りにしている。

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