Zebrafish Counting Using Event Stream Data

要約

ゼブラフィッシュは、人間の遺伝子と高度な相同性を共有しており、生物医学研究のモデル生物として一般的に使用されています。
医療研究所の場合、ゼブラフィッシュを数えることは毎日の仕事です。
ゼブラフィッシュのサイズが小さいため、手動で視覚的なカウントが困難です。
既存のカウント方法は、小さな魚には適用されないか、制限が多すぎます。
この論文は、イベントストリームデータに基づいてゼブラフィッシュカウントアルゴリズムを提案しました。
まず、イベントカメラがデータ収集に適用されます。
第二に、カメラのキャリブレーションと画像融合は連続して事前に形成されました。
次に、軌跡情報を使用して、カウントの精度を向上させました。
最後に、カウント結果は期間の経験的に平均化され、最終結果を得るために切り上げられました。
アルゴリズムの精度を評価するために、20のゼブラフィッシュを4リットルの繁殖タンクに入れました。
100回のカウント試験の中で、平均精度は97.95％に達しました。
従来のアルゴリズムと比較して、提案されたアルゴリズムはより単純な実装を提供し、より高い精度を達成します。

要約(オリジナル)

Zebrafish share a high degree of homology with human genes and are commonly used as model organism in biomedical research. For medical laboratories, counting zebrafish is a daily task. Due to the tiny size of zebrafish, manual visual counting is challenging. Existing counting methods are either not applicable to small fishes or have too many limitations. The paper proposed a zebrafish counting algorithm based on the event stream data. Firstly, an event camera is applied for data acquisition. Secondly, camera calibration and image fusion were preformed successively. Then, the trajectory information was used to improve the counting accuracy. Finally, the counting results were averaged over an empirical of period and rounded up to get the final results. To evaluate the accuracy of the algorithm, 20 zebrafish were put in a four-liter breeding tank. Among 100 counting trials, the average accuracy reached 97.95%. As compared with traditional algorithms, the proposed one offers a simpler implementation and achieves higher accuracy.

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