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Automated analysis of time-lapse fluorescence microscopy images: from live cell images to intracellular foci

机译：延时荧光显微镜图像的自动分析：从活细胞图像到细胞内病灶

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Motivation: Complete, accurate and reproducible analysis of intracellular foci from fluorescence microscopy image sequences of live cells requires full automation of all processing steps involved: cell segmentation and tracking followed by foci segmentation and pattern analysis. Integrated systems for this purpose are lacking.Results: Extending our previous work in cell segmentation and tracking, we developed a new system for performing fully automated analysis of fluorescent foci in single cells. The system was validated by applying it to two common tasks: intracellular foci counting (in DNA damage repair experiments) and cell-phase identification based on foci pattern analysis (in DNA replication experiments). Experimental results show that the system performs comparably to expert human observers. Thus, it may replace tedious manual analyses for the considered tasks, and enables high-content screening.
机译：动机：从活细胞的荧光显微镜图像序列对细胞内病灶进行完整，准确和可重现的分析，要求对涉及的所有处理步骤进行完全自动化：细胞分段和跟踪，然后进行病灶分段和模式分析。结果：扩展了我们先前在细胞分割和跟踪方面的工作，我们开发了一种新的系统，用于对单个细胞中的荧光灶进行全自动分析。通过将该系统应用于两个常见任务进行了验证：细胞内病灶计数（在DNA损伤修复实验中）和基于病灶模式分析的细胞相鉴定（在DNA复制实验中）。实验结果表明，该系统的性能与专业的人类观察者相当。因此，它可以代替繁琐的人工分析来完成所考虑的任务，并实现高内涵筛选。

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