CHOTA:一种用于细胞追踪的高阶精度度量
计算机视觉与模式识别
2024-09-05 v2
摘要
细胞追踪结果的评估指导着追踪方法的发展,对生物医学研究具有重要影响。这通过评估度量指标定量实现。不幸的是,当前的度量指标偏向于局部正确性,而对全局一致性的奖励较弱,阻碍了高级生物学分析。为了同时促进全局一致性,我们提出了CHOTA度量(细胞特异性高阶追踪精度),它统一评估了细胞追踪的所有相关方面:细胞检测与局部关联、全局一致性以及谱系追踪。我们通过引入包含整个细胞谱系的“轨迹”一词的新定义,并将其纳入通用多目标追踪中成熟的HOTA度量来实现这一点。此外,我们提供了对当代细胞追踪度量的详细调查,以比较我们新颖的CHOTA度量并展示其优势。所有度量均在最先进的真实数据细胞追踪结果和模拟特定追踪误差的合成结果上进行了广泛评估。我们表明,CHOTA对所有追踪误差都敏感,并能很好地指示一种方法在生物学上重建完整细胞谱系的相关能力。它为当前在细胞追踪中使用的度量提供了一种稳健且全面的替代方案。Python代码可在https://github.com/CellTrackingChallenge/py-ctcmetrics获取。
引用
@article{arxiv.2408.11571,
title = {CHOTA: A Higher Order Accuracy Metric for Cell Tracking},
author = {Timo Kaiser and Vladimir Ulman and Bodo Rosenhahn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.11571},
year = {2024}
}
备注
Accepted at BIC Workshop at European Conference on Computer Vision 2024, 14 pages, 4 figures, 2 tables