Tracking by weakly-supervised learning and graph optimization for whole-embryo C. elegans lineages

要約

ノイズの多い高密度の蛍光顕微鏡データで胚のすべての核を追跡することは、困難な作業です。
最適な細胞系統抽出のための整数線形プログラム (ILP) と核中心点注釈の小さなセットからの弱い教師付き学習を組み合わせた、核追跡のための最近の方法に基づいています。
私たちの仕事は、線虫の胚記録の次の困難な特性に具体的に取り組んでいます: (1) 他の生物のベンチマーク記録と比較して多くの細胞分裂、および (2) 細胞核と間違われやすい極体の存在。
(1)に対応するため、学習型細胞分裂検出器を考案・搭載しています。
(2)に対処するために、学習した極体検出器を使用します。
さらに、構造化された SVM を介して自動化された ILP 重み調整を提案し、それぞれのグリッド検索の面倒な手動セットアップの必要性を軽減します。
私たちの方法は、Fluo-N3DH-CE 胚データセットに対する細胞追跡チャレンジの以前のリーダーよりも優れています。
さらに 2 つの C. elegans データセットに関するさらに広範な定量的評価を報告します。
これらのデータセットを公開して、将来のメソッド開発のための拡張ベンチマークとして機能させます。
私たちの結果は、特に分割イベント検出の正確さと完全に正しいトラックセグメントの数と長さに関して、私たちの方法によってもたらされたかなりの改善を示唆しています。
コード: https://github.com/funkelab/linajea

要約(オリジナル)

Tracking all nuclei of an embryo in noisy and dense fluorescence microscopy data is a challenging task. We build upon a recent method for nuclei tracking that combines weakly-supervised learning from a small set of nuclei center point annotations with an integer linear program (ILP) for optimal cell lineage extraction. Our work specifically addresses the following challenging properties of C. elegans embryo recordings: (1) Many cell divisions as compared to benchmark recordings of other organisms, and (2) the presence of polar bodies that are easily mistaken as cell nuclei. To cope with (1), we devise and incorporate a learnt cell division detector. To cope with (2), we employ a learnt polar body detector. We further propose automated ILP weights tuning via a structured SVM, alleviating the need for tedious manual set-up of a respective grid search. Our method outperforms the previous leader of the cell tracking challenge on the Fluo-N3DH-CE embryo dataset. We report a further extensive quantitative evaluation on two more C. elegans datasets. We will make these datasets public to serve as an extended benchmark for future method development. Our results suggest considerable improvements yielded by our method, especially in terms of the correctness of division event detection and the number and length of fully correct track segments. Code: https://github.com/funkelab/linajea

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