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基于活动优先分配策略的活细胞显微成像细胞追踪

计算机视觉与模式识别 2023-03-20 v1 定量方法

摘要

细胞追踪是活细胞成像中确定单细胞特征(如分裂模式或伸长速率)的重要工具。与常见的多目标追踪不同,在微生物活细胞实验中,细胞随时间生长、移动并分裂,形成密集堆积在单层结构中的细胞群落。随着细胞数量增加,由于可能关联的数量急剧增加,在多个世代中正确追踪精确的细胞间关联变得越来越具挑战性。为应对这一挑战,我们提出了一种快速无参数的细胞追踪方法,该方法由生长细胞的活动优先最近邻分配和一个将分裂母细胞分配给其子细胞的组合求解器组成。追踪的输入使用 Omnipose 进行实例分割。与传统的基于最近邻的追踪方法不同,我们提出方法的分配步骤基于高斯活动度量,预测细胞特异性迁移概率,从而限制错误分配的数量。除了作为细胞追踪的构建模块外,所提出的活动图还是一种独立的无追踪指标,用于指示细胞活动。最后,我们对不同帧率下的追踪精度进行了定量分析,以便生命科学工作者在其培养实验中当细胞轨迹为关键期望结果时,就追踪性能而言选择合适的帧率。

关键词

引用

@article{arxiv.2210.11441,
  title  = {Cell tracking for live-cell microscopy using an activity-prioritized assignment strategy},
  author = {Karina Ruzaeva and Jan-Christopher Cohrs and Keitaro Kasahara and Dietrich Kohlheyer and Katharina Nöh and Benjamin Berkels},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2210.11441},
  year   = {2023}
}

备注

Accepted for publication at the 5th IEEE International Conference on Image Processing Applications and Systems 2022 (IPAS)