Automatiserad cellspårning i populationer är viktigt för forskning och upptäckt inom biologi och medicin. I detta dokument föreslår vi en cellspårningsmetod baserad på global spatiotemporal data association som anser hypoteser om initialisering, uppsägning, översättning, division och falskt positivt i en integrerad formulering. För det första genereras tillförlitliga spår (dvs. korta banor) genom att man kopplar ihop detektionssvar baserat på frame-by-frame association. Därefter är dessa tracklets globalt associerade över tid för att erhålla slutliga celltrajectories och härstamning träd. Under den globala föreningen bildar tracklets trädstrukturer där en modercell delar sig i två dotterceller. Vi formulerar den globala föreningen för trädstrukturer som ett maximum-a-posteriori (MAP) problem och lösa det genom linjär programmering. Denna metod är kvantitativt utvärderad på sekvenser med tusentals celler fångade under flera dagar.
För att minska sådana problem, Bise et al. REF föreslog en global data association metod som först skapar tillförlitliga tracklets och sedan globalt associerar tracklets för att få slutliga cell banor.
Reliable cell tracking by global data association
{'venue': '2011 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro', 'journal': '2011 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}