Cell tracking for live-cell microscopy using an activity-prioritized assignment strategy

要約

細胞追跡は、分裂パターンや伸長率などの単一細胞の特徴を決定するために、生細胞イメージングに不可欠なツールです。
一般的な複数オブジェクトの追跡とは異なり、微生物生細胞実験では、細胞は時間の経過とともに成長、移動、分裂して、単層構造に密集した細胞コロニーを形成します。
細胞数の増加に伴い、可能な関連付けの数が大幅に増加しているため、正確な細胞間関連付けを何世代にもわたって正しく追跡することはますます困難になっています。
この課題に取り組むために、成長中の細胞のアクティビティ優先最近傍割り当てと、分割母細胞を娘に割り当てる組み合わせソルバーで構成される、パラメーターを使用しない高速な細胞追跡アプローチを提案します。
追跡の入力として、Omnipose がインスタンス セグメンテーションに使用されます。
従来の最近傍ベースの追跡アプローチとは異なり、提案された方法の割り当て手順はガウス活動ベースのメトリックに基づいており、セル固有の移動確率を予測するため、誤った割り当ての数が制限されます。
提案されたアクティビティ マップは、セル トラッキングのビルディング ブロックであることに加えて、セル アクティビティを示すためのスタンドアロンのトラッキング フリー メトリックです。
最後に、さまざまなフレーム レートの追跡精度の定量分析を実行し、細胞追跡が目的の重要な結果である場合に、培養実験のフレーム レートの適切な (追跡パフォーマンスの観点から) 選択について生命科学者に通知します。

要約(オリジナル)

Cell tracking is an essential tool in live-cell imaging to determine single-cell features, such as division patterns or elongation rates. Unlike in common multiple object tracking, in microbial live-cell experiments cells are growing, moving, and dividing over time, to form cell colonies that are densely packed in mono-layer structures. With increasing cell numbers, following the precise cell-cell associations correctly over many generations becomes more and more challenging, due to the massively increasing number of possible associations. To tackle this challenge, we propose a fast parameter-free cell tracking approach, which consists of activity-prioritized nearest neighbor assignment of growing cells and a combinatorial solver that assigns splitting mother cells to their daughters. As input for the tracking, Omnipose is utilized for instance segmentation. Unlike conventional nearest-neighbor-based tracking approaches, the assignment steps of our proposed method are based on a Gaussian activity-based metric, predicting the cell-specific migration probability, thereby limiting the number of erroneous assignments. In addition to being a building block for cell tracking, the proposed activity map is a standalone tracking-free metric for indicating cell activity. Finally, we perform a quantitative analysis of the tracking accuracy for different frame rates, to inform life scientists about a suitable (in terms of tracking performance) choice of the frame rate for their cultivation experiments, when cell tracks are the desired key outcome.

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