Motivering: Optiskt flöde är en nyckelmetod som används för kvantitativ rörelseuppskattning av biologiska strukturer i ljusmikroskopi. Det har också använts som en nyckelmodul i segmentering och spårningssystem och anses vara en mogen teknik inom området datorseende. Merparten av forskningen fokuserade dock på 2D-naturbilder, som är små i storlek och rika på kanter och texturinformation. I kontrast, 3D time-lapse inspelningar av biologiska exemplar omfattar upp till flera terabyte av bilddata och ofta uppvisar komplexa objekt dynamik samt suddig på grund av punkt-spridning-funktionen i mikroskopet. Därför krävs nya metoder för optiskt flöde för att förbättra prestandan för sådana data. Resultat: Vi löser optiskt flöde i stora 3D time-lapse mikroskopi dataset genom att definiera ett Markov slumpmässigt fält (MRF) över super-voxels i förgrunden och tillämpa rörelse jämnhet begränsningar mellan super-voxels istället för voxel-wise. Denna modell är skräddarsydd för de specifika egenskaperna hos ljusmikroskopi dataset: super-voxels hjälpa registrering i texturlösa områden, MRF över super-voxels effektivt propagerar rörelseinformation mellan angränsande celler och bakgrund subtraktion och super-voxels minska dimensionaliteten av problemet genom en storleksordning. Vi validerar vår strategi på stora 3D time-lapse datauppsättningar av Drosophila och zebrafish utveckling genom att analysera cellrörelsemönster. Vi visar att vår strategi är i genomsnitt 10 Â snabbare än vanligt använda optiska flödesimplementeringar i Insight Tool-Kit (ITK) och minskar det genomsnittliga flödesslutpunkten fel med 50% i regioner med komplexa dynamiska processer, såsom celldelningar. Tillgänglighet: Källkod fritt tillgänglig i avsnittet Programvara på
I REF föreslås en algoritm där jämnhetsbegränsning införs av Markov Random Fields över grafen av presegmenterade super-voxels i 3D-volymen.
Fast and robust optical flow for time-lapse microscopy using super-voxels
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}