A probabilistic cell model in background corrected image sequences for single cell analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methods 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. METHODS: Cell detection performs poorly where the background is not uniform and includes temporal illumination variations, spatial non-uniformities, and stationary objects such as well boundaries (which confine the cells under study). To improve cell detection, the signal to noise ratio of the input image can be increased via accurate background estimation. In this paper we investigate background estimation, for the purpose of cell detection. We propose a cell model and a method for background estimation, driven by the proposed cell model, such that well structure can be identified, and explicitly rejected, when estimating the background. RESULTS: The resulting background-removed images have fewer artifacts and allow cells to be localized and detected more reliably. The experimental results generated by applying the proposed method to different Hematopoietic Stem Cell (HSC) image sequences are quite promising. CONCLUSION: The understanding of cell behavior relies on precise information about the temporal dynamics and spatial distribution of cells. Such information may play a key role in disease research and regenerative medicine, so automated methods for observation and measurement of cells from microscopic images are in high demand. The proposed method in this paper is capable of localizing single cells in microwells and can be adapted for the other cell types that may not have circular shape. This method can be potentially used for single cell analysis to study the temporal dynamics of cells.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle