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Automated quantification of cellular traffic in living cells.

机译：活细胞中细胞运输的自动化定量。

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Cellular traffic is a central aspect of cell function in health and disease. It is highly dynamic, and can be investigated at increasingly finer temporal and spatial resolution due to new imaging techniques and probes. Manual tracking of these data is labor-intensive and observer-biased and existing automation is only semi-automatic and requires near-perfect object detection and high-contrast images. Here, we describe a novel automated technique for quantifying cellular traffic. Using local intrinsic information from adjacent images in a sequence and a model for object characteristics, our approach detects and tracks multiple objects in living cells via Multiple Hypothesis Tracking and handles several confounds (merge/split, birth/death, and clutters), as reliable as expert observers. By replacing the related component (e.g. using a different appearance model) the method can be easily adapted for quantitative analysis of other biological samples.
机译：细胞运输是健康和疾病中细胞功能的重要方面。它是高度动态的，并且由于新的成像技术和探针，可以以越来越精细的时间和空间分辨率进行研究。手动跟踪这些数据是费力且偏向观察者的，而现有的自动化只是半自动化的，并且需要近乎完美的物体检测和高对比度图像。在这里，我们描述了一种新颖的自动化技术，用于量化蜂窝网络流量。利用序列中相邻图像的局部固有信息和对象特征模型，我们的方法通过多重假设跟踪检测并跟踪了活细胞中的多个对象，并处理了一些混淆（合并/分裂，出生/死亡和混乱）作为专家观察员。通过替换相关组件（例如，使用不同的外观模型），该方法可以容易地适用于其他生物样品的定量分析。

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