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J-GLOBAL ID：201702254579688786   整理番号：17A0320323

局所時空間文脈を用いたロバストな植物細胞追跡【Powered by NICT】

Robust plant cell tracking using local spatio-temporal context

著者 (3件)： Liu Min (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Hunan, China) ,  Xiang Peng (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Hunan, China) ,  Liu Guocai (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Hunan, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 208  ページ： 309-314  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 能動開発植物組織中の細胞の自動セグメンテーションと追跡は,細胞挙動のハイスループットな定量的空間-時間測定を提供することができる。本論文では,細胞の空間的-時間的文脈情報に基づく茎頂分裂組織細胞の自動セグメンテーションと追跡法を提案した。細胞は適切に分割され,提案した三角形近傍構造マッチング法,細胞の空間コンテキストを利用し,他の局所グラフマッチング法よりもロバストであることが判明したを用いて追跡した。トラッキング出力は,セグメンテーションの品質の指標として作用し,過剰セグメンテーションと過小セグメンテーション誤差は,局所的な調整法,地球補正法よりもはるかに正確で効率的であることが証明されているにより補正した。さらに,細胞系統トラックレットは,長期系列を得るために細胞の時空間文脈情報を用いて関連している。二データセットに関する著者らの結果は,提案した方法の有効性を検証し,長期期間にわたる植物細胞の99%を追跡することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ロバスト性 ,  *植物細胞 ,  セグメンテーション ,  マッチング ,  植物組織 ,  時間測定
準シソーラス用語： 細胞株 ,  補正法 ,  グラフマッチング ,  茎頂分裂組織 ,  文脈情報 ,  ハイスループット ,  細胞挙動 ,  自動セグメンテーション ,  *細胞追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 細胞追跡 ,  局所グラフマッチング ,  セグメンテーション誤り訂正 ,  Tracklet関連

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時空間 ,  文脈 ,  ロバスト ,  植物 ,  細胞追跡