A benchmarked comparison of software packages for time-lapse image processing of monolayer bacterial population dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Time-lapse microscopy offers a powerful approach for analysing cellular activity. In particular, this technique is valuable for assessing the behaviour of bacterial populations, which can exhibit growth and intercellular interactions in monolayer. Such time-lapse imaging typically generates large quantities of data, limiting the options for manual investigation. Several of image processing software packages have been developed to facilitate analysis. It can thus be a challenge to identify the software package best suited to a particular research goal. Here, we compare four software packages that support analysis of 2D time-lapse images of cellular populations: CellProfiler, SuperSegger-Omnipose, DeLTA, and FAST. We compare their performance against benchmarked results on time-lapse observations of E. coli populations. Performance varies across the packages, with each of the four out-performing the others in at least one aspect of the analysis. Not surprisingly, the packages that have been in development for longer showed the strongest performance. We found that deep-learning based approaches to object segmentation outperformed traditional approaches, but the opposite was true for frame-to-frame object tracking. We offer these comparisons, together with insight on usability, computational efficiency, and feature availability, as a guide to researchers seeking image processing solutions. Significance Statement Time-lapse microscopy provides a detailed window into the world of bacterial behavior. However, the vast amount of data produced by these techniques is difficult to analyze manually. We have analysed four software tools designed to process such data and compared their performance, using populations of commonly studied bacterial species as our test subjects. Our findings offer a roadmap to scientists, helping them choose the right tool for their research. This comparison bridges a gap between microbiology and computational analysis, streamlining research efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».