Tracking cell lineages in 3D by incremental deep learning

机译：通过增量深度学习跟踪3D中的单元谱系

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Ko Sugawara; Cagri Cevrim; Michalis Averof;
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年度 2021
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1. DeLTA: Automated cell segmentation, tracking, and lineage reconstruction using deep learning [J] . Jean-Baptiste Lugagne, Haonan Lin, Mary J. Dunlop PLoS Computational Biology . 2020,第4期

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2. Deep Incremental Learning for Efficient High-Fidelity Face Tracking [J] . CHENGLEI WU, TAKAAKI SHIRATORI, YASER SHEIKH ACM Transactions on Graphics . 2018,第6期

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3. Incremental Learning of 3D-DCT Compact Representations for Robust Visual Tracking [J] . Li Xi, Dick Anthony, Shen Chunhua, Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on . 2013,第4期

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4. LineageTracker: A statistical scoring method for tracking cell lineages in large cell populations with low temporal resolution [C] . Downey Mike, Vance Keith W, Bretschneider Till 2011 8th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro . 2011

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5. Search and Tracking of 3D Product Manufacturing Data Using Deep Learning and Blockchain [D] . Angrish, Atin. 2019

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6. 3DeeCellTracker a deep learning-based pipeline for segmenting and tracking cells in 3D time lapse images [O] . Chentao Wen, Takuya Miura, Venkatakaushik Voleti, 2021

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7. Accurate cell tracking and lineage construction in live-cell imaging experiments with deep learning [O] . Erick Moen, Enrico Borba, Geneva Miller, 2019

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