文件名称:
使用具有多输出的深度神经网络进行干细胞运动跟踪
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-03-21
详细说明：自动干细胞运动性分析的目的是可靠地处理和评估细胞行为，例如易位，有丝分裂，死亡等。细胞追踪在这项研究中起着重要的作用。在实践中，跟踪干细胞很困难，因为它们在显微镜图像中具有频繁的运动，变形活动和较小的分辨率大小。旨在解决此问题的先前跟踪方法无法概括复杂生活环境中细胞的快速形态变形，尤其是对于实时跟踪任务而言。在本文中，提出了一种具有卷积结构和多输出层的深度学习框架，以解决干细胞跟踪问题。卷积结构用于通过转移学习策略通过在海量视觉数据上学习的深层特征来学习鲁棒的细胞特征。通过多输出层，该框架可以跟踪细胞的运动，并同时检测其有丝分裂作为辅助任务。这提高了模型的泛化能力，并促进了干细胞研究的实际应用。所提出的框架（跟踪和检测神经网络）还包含基于粒子过滤器的运动模型，专用的细胞采样策略以及相应的模型更新策略。与其他常用方法相比，其当前在人体干细胞显微图像数据集上的应用证明其跟踪性能和鲁棒性有所提高。此外，针对跟踪细胞的手动标记的有丝分裂事件，验证了有丝分裂检测性能。实验结果证明了所提出的框架在解决与干细胞追踪有关的问题方面的良好性能。
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