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Cell tracking-by-detection using elliptical bounding boxes
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AI
DOI：10.1016/j.jvcir.2025.104425.png)
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摘要
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细胞检测与跟踪对于生物分析至关重要。当前方法依赖于基于模型演化的跟踪范式，其中通过端到端的深度学习模型进行细胞检测与跟踪。然而，此类方法需要大量的标注数据，这既耗时又通常需要专业的标注人员。所提出的方法涉及将细胞形状近似为有向椭圆，并利用通用有向目标检测器进行细胞检测，以减轻对标注数据的需求。随后采用全局数据关联算法，通过概率距离度量探索细胞的时间相似性，考虑到椭圆与二维高斯分布相关。本研究结果表明，所提出的基于检测的跟踪范式是细胞跟踪的一种可行替代方案。该方法取得了有竞争力的结果，并减少了对大量标注数据的依赖，解决了当前细胞检测与跟踪方法中普遍存在的挑战。我们的代码已公开在 https://github.com/LucasKirsten/Deep-Cell-Tracking-EBB。
Keyword:
Cell tracking
Cell detection
Oriented object detection
期刊
IF:
3.1
论文数:
427
被引数:
5.6K