SINETRA: a Versatile Framework for Evaluating Single Neuron Tracking in Behaving Animals

要約

行動する動物のニューロン活動を正確に追跡することは、複雑な動きと背景ノイズにより大きな課題となります。
注釈付きのデータセットが不足しているため、そのような追跡アルゴリズムの評価と改善が制限されます。
これに対処するために、私たちは生きた動物の記録を忠実に模倣し、変形可能な背景上の粒子の合成追跡データを生成する多用途シミュレーターである SINETRA を開発しました。
このシミュレーターは、ヒドラ・ブルガリスのような行動的な動物に見られる複雑な動きを反映する、注釈付きの 2D および 3D ビデオを生成します。
私たちは 4 つの最先端の追跡アルゴリズムを評価し、困難なシナリオにおけるこれらの方法の現在の限界を強調し、動的生物学的システムにおける改良された細胞追跡技術への道を切り開きました。

要約(オリジナル)

Accurately tracking neuronal activity in behaving animals presents significant challenges due to complex motions and background noise. The lack of annotated datasets limits the evaluation and improvement of such tracking algorithms. To address this, we developed SINETRA, a versatile simulator that generates synthetic tracking data for particles on a deformable background, closely mimicking live animal recordings. This simulator produces annotated 2D and 3D videos that reflect the intricate movements seen in behaving animals like Hydra Vulgaris. We evaluated four state-of-the-art tracking algorithms highlighting the current limitations of these methods in challenging scenarios and paving the way for improved cell tracking techniques in dynamic biological systems.

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