3次元タイムラプスイメージにおける細胞の分割と追跡のための深層学習に基づくパイプラインである3DeeCellTracker

Chentao Wen;...; Koutarou D Kimura(2021.5, eLife)[3DeeCellTracker, a deep learning-based pipeline for segmenting and tracking cells in 3D time lapse images]

理由

ラボセミナーの時にちらっと出てきた

概要

顕微鏡技術は最近発展しているにも関わらず、3次元タイムラプス画像(3D+T画像)における細胞の分割と追跡は、この分野の著しい障壁のままである。追跡のための深層学習を含む既存と新規の技術を統合して、深層学習に基づくソフトウェアパイプラインである3DeeCellTrackerを開発した。1セットの訓練データ、1つの初期修正、そしていくつかのパラメーター変化のみで、3DeeCellTrackerは、準固定化かつ"直線化"した自由に動く線虫の頭部と、自然に拍動するゼブラフィッシュの心臓において100以下の細胞をうまく分割、追跡した。そして3D培養した腫瘍様塊における1000以下の細胞をうまく分割、追跡した。これらのデータセットは、かなり異なる光学系で画像化したにも関わらず、我々の方法は多くの場合で細胞の90-100%をついせきした。これは、以前の結果と同程度か優れていた。これらの結果から、3DeeCellTrackerは解析するのが難しい画像データセットにおける動的な細胞活動を解明する方法を舗装しうるだろう。

雑記

Decision LetterとかAuthor Replyを開示してくれるのは勉強になるなぁ