論文の概要: Adapting Video Diffusion Models for Time-Lapse Microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18583v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 11:41:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:35:47.597087
• Title: Adapting Video Diffusion Models for Time-Lapse Microscopy
• Title（参考訳）: 時間分解顕微鏡におけるビデオ拡散モデルの適用
• Authors: Alexander Holmberg, Nils Mechtel, Wei Ouyang,
• Abstract要約: 本稿では,HeLa細胞の細胞分裂の時間分解顕微鏡ビデオを生成するために,ビデオ拡散モデルのドメイン適応を提案する。 3つの条件付け手法を探索し、顕微鏡特異的なシーケンス上で予め訓練されたビデオ拡散モデルを微調整する。 以上の結果から, 生物可塑性合成顕微鏡データを生成するための生成ビデオモデルのドメイン特異的微調整の可能性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.21395064529522
• License:
• Abstract: We present a domain adaptation of video diffusion models to generate highly realistic time-lapse microscopy videos of cell division in HeLa cells. Although state-of-the-art generative video models have advanced significantly for natural videos, they remain underexplored in microscopy domains. To address this gap, we fine-tune a pretrained video diffusion model on microscopy-specific sequences, exploring three conditioning strategies: (1) text prompts derived from numeric phenotypic measurements (e.g., proliferation rates, migration speeds, cell-death frequencies), (2) direct numeric embeddings of phenotype scores, and (3) image-conditioned generation, where an initial microscopy frame is extended into a complete video sequence. Evaluation using biologically meaningful morphological, proliferation, and migration metrics demonstrates that fine-tuning substantially improves realism and accurately captures critical cellular behaviors such as mitosis and migration. Notably, the fine-tuned model also generalizes beyond the training horizon, generating coherent cell dynamics even in extended sequences. However, precisely controlling specific phenotypic characteristics remains challenging, highlighting opportunities for future work to enhance conditioning methods. Our results demonstrate the potential for domain-specific fine-tuning of generative video models to produce biologically plausible synthetic microscopy data, supporting applications such as in-silico hypothesis testing and data augmentation.
• Abstract（参考訳）: ビデオ拡散モデルの領域適応を行い,HeLa細胞における細胞分裂の超現実的なタイムラプス顕微鏡映像を生成する。 現在最先端の生成ビデオモデルは、自然ビデオでは著しく進歩しているが、顕微鏡領域では未発見のままである。 このギャップに対処するために、(1) 数値表現型測定(例えば、増殖速度、移動速度、細胞死頻度)から導かれるテキストプロンプト、(2) 表現型スコアの直接数値埋め込み、(3) 画像条件付き生成の3つの条件付け戦略を、顕微鏡特異的なシーケンス上で微調整し、初期顕微鏡フレームを完全なビデオシーケンスに拡張する。 生物学的に有意な形態、増殖、移動の指標を用いた評価は、微調整が現実性を大幅に改善し、分裂や移動のような重要な細胞の挙動を正確に捉えていることを示している。 特に、微調整モデルはトレーニング水平線を超えて一般化し、拡張シーケンスにおいてもコヒーレントなセルダイナミクスを生成する。 しかし、特定の表現型の特徴を正確に制御することは依然として困難であり、コンディショニング手法を強化するための今後の研究の機会を浮き彫りにしている。 本研究は, 生物可塑性合成顕微鏡データを作成するための生成ビデオモデルのドメイン特異的微調整の可能性を示し, シリコン内仮説テストやデータ拡張などの応用を支援する。

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