Segmentation based tracking of cells in 2D+time microscopy images of macrophages

要約

移動中のマクロファージの自動セグメンテーションと追跡は、形状や動きが動的に変化するため、困難な作業です。
この論文では、タイムラプス顕微鏡マクロファージデータで自動細胞追跡を実現する新しいアルゴリズムを提案しています。
最初に、時空間フィルタリング、ローカル大津のしきい値処理、および SUBSURF (主観的サーフェス セグメンテーション) メソッドを使用するセグメンテーション方法を設計します。
次に、セグメント化された画像において、時間方向に重なり合う細胞の部分的な軌跡が抽出されます。
最後に、抽出された軌跡は、移動方向を考慮してリンクされます。
セグメント化された画像と提案された方法から得られた軌跡は、半自動セグメンテーションと手動追跡のものと比較されます。
提案された追跡は、困難な状況、微弱な蛍光強度、不規則な形状、およびマクロファージの動きの下で、マクロファージ データの 97.4% の精度を達成しました。
自動抽出されたマクロファージの軌跡は、創傷治癒中などの状況で、偏光モードに応じてマクロファージがどのように移動するかの証拠を提供できると期待しています。

要約(オリジナル)

The automated segmentation and tracking of macrophages during their migration are challenging tasks due to their dynamically changing shapes and motions. This paper proposes a new algorithm to achieve automatic cell tracking in time-lapse microscopy macrophage data. First, we design a segmentation method employing space-time filtering, local Otsu’s thresholding, and the SUBSURF (subjective surface segmentation) method. Next, the partial trajectories for cells overlapping in the temporal direction are extracted in the segmented images. Finally, the extracted trajectories are linked by considering their direction of movement. The segmented images and the obtained trajectories from the proposed method are compared with those of the semi-automatic segmentation and manual tracking. The proposed tracking achieved 97.4% of accuracy for macrophage data under challenging situations, feeble fluorescent intensity, irregular shapes, and motion of macrophages. We expect that the automatically extracted trajectories of macrophages can provide pieces of evidence of how macrophages migrate depending on their polarization modes in the situation, such as during wound healing.

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