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A probabilistic cell model in background corrected image sequences for single cell analysis

机译:用于单细胞分析的背景校正图像序列中的概率细胞模型

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摘要

BackgroundMethods of manual cell localization and outlining are so onerous that automated tracking methods would seem mandatory for handling huge image sequences, nevertheless manual tracking is, astonishingly, still widely practiced in areas such as cell biology which are outside the influence of most image processing research. The goal of our research is to address this gap by developing automated methods of cell tracking, localization, and segmentation. Since even an optimal frame-to-frame association method cannot compensate and recover from poor detection, it is clear that the quality of cell tracking depends on the quality of cell detection within each frame.
机译:背景技术手动细胞定位和概述的方法是如此繁琐,以至于自动跟踪方法似乎对于处理巨大的图像序列是必不可少的,尽管如此,令人惊讶的是,手动跟踪仍在细胞生物学等领域广泛应用,这不受大多数​​图像处理研究的影响。我们研究的目的是通过开发自动的细胞跟踪,定位和分割方法来解决这一差距。由于即使最佳的帧对帧关联方法也无法补偿差的检测并从差的检测中恢复,因此很明显,小区跟踪的质量取决于每个帧内的小区检测的质量。

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