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J-GLOBAL ID：202202280034333061   整理番号：22A0980045

時間遅延画像における適応多段Kalmanフィルタを用いた自動セルトラッキング【JST・京大機械翻訳】

Automated Cell Tracking Using Adaptive Multi-stage Kalman Filter In Time-laps Images

著者 (2件)： Naghshbandi Hane (Babol Noshirvani University of Technology,Faculty of Electrical & Computer Engineering,Babol,Iran) ,  Damavandi Yaser Baleghi (Babol Noshirvani University of Technology,Faculty of Electrical & Computer Engineering,Babol,Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： MVIP  ページ： 1-8  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生細胞をセグメント化し,顕微鏡画像でのそれらの移動を追跡することは生物学的研究において重要であり,疾患診断,標的療法,ドラッグデリバリーおよび多くの他の医療応用において重要な役割を果たす。大量の時間経過画像データのために,自動画像解析は手動分析の適切な代替法であり,それは不当に時間がかかる。しかし,低解像度顕微鏡画像,予測不能な細胞挙動,および複数の細胞分裂は,自動化細胞追跡を困難にする。本論文では,2段階適応Kalman予測により導かれる新しいマルチオブジェクトトラッキング手法を提案した。細胞セグメンテーションは,様々な形態学的操作と組み合わせたエッジ検出器を用いて行われる。追跡部分は,2つの一般的段階を含んだ。最初に,一定速度を有するKalmanフィルタを用いて,連続フレームにおける各セルの位置を推定した。一次カルマンフィルタは,細胞のかなりの割合を検出することができたが,視野の野外の細胞分割と移動の高率は,最終結果の誤差を引き起こした。次の段階では,初期追跡の結果から抽出した修正パラメータを持つ二次Kalmanフィルタを提案し,各フレームにおけるセルの位置を推定し,誤差を低減し,追跡結果を改善した。実験結果は,著者らの方法が分割セルにおいて94.37%正確であることを示した。全方法の妥当性を,提案した方法の結果を手動追跡結果と比較することにより行い,その効率を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  セグメンテーション ,  細胞分裂 ,  *Kalmanフィルタ ,  エッジ検出 ,  ドラッグデリバリーシステム ,  モルフォロジー ,  分子標的療法
準シソーラス用語： 画像データ ,  生細胞 ,  顕微鏡画像 ,  医療応用 ,  細胞挙動 ,  *細胞追跡 ,  自動画像解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遅延 ,  適応 ,  多段 ,  Kalmanフィルタ ,  セルトラッキング