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基于结构化预测的细胞跟踪方法  
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【英文篇名】 Cell Tracking Using Structured Prediction
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 陈旭; 万九卿;
【英文作者】 CHEN Xu; WAN Jiu-Qing; School of Automation Science and Electrical Engineering; Beijing University of Aeronautics and Astronautics;
【作者单位】 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院;
【文献出处】 自动化学报 , Acta Automatica Sinica, 编辑部邮箱 2017年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 细胞跟踪; 结构化预测; 结构化学习; Block-coordinate Frank-Wolfe算法;
【英文关键词】 Cell tracking; structured prediction; structured learning; Block-coordinate Frank-Wolfe algorithm;
【摘要】 提出一种新的多细胞联合检测与跟踪方法,通过椭圆拟合构建细胞观测假说的完备集合,定义了多种局部事件来描述细胞的行为以及检测阶段可能出现的错误.通过引入相应的标签变量,将细胞跟踪建模为结构化预测问题,通过求解一个带约束的整数规划问题得到细胞轨迹的全局最优解.针对结构化预测模型中的参数学习问题,本文采用Block-coordinate Frank-Wolfe优化算法根据给定的训练样本求解模型的最优参数,同时给出了该算法的非线性核化版本.本文在多个公开数据集上对提出的算法进行了验证,结果表明,本文的实验表现相比于传统算法有着显著的提升.
【英文摘要】 In this work we propose a new joint detection and tracking method for cell tracking. First we develop a new procedure for generating an over complete set of detection hypothesis via ellipse fitting methods. Then we define several local events and corresponding labeling variables to account for the biological behavior of cells and the imperfection in segmentation, and formulate the task of cell tracing as an integer programming problem with constraints. In addition,instead of learning local classifiers, we e...
【基金】 国家自然科学基金(61174020)资助~~
【更新日期】 2017-04-11
【分类号】 R318
【正文快照】 了解细胞活动及其生存环境是解开许多未知的生命活动机理与疾病机理的关键.其核心在于描述和量化多种不同的细胞行为,包括细胞迁移、有丝分裂和细胞凋亡.现代的时延显微镜技术[1-2]可以产生数量巨大的广空间、长时间、多维度细胞图像序列,这对精确并且鲁棒的自动细胞跟踪算法提

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