DIC顕微鏡ビデオのSIFT機能を使用したライブセルトラッキング

このホワイトペーパーでは、スケール不変の特徴を使用した新しいモーショントラッキングスキームを、特に低コントラストの微分干渉コントラスト（DIC）顕微鏡でのライブセル追跡のために、グレースケールの顕微鏡ビデオでの自動セル運動分析のために提案されています。提案されたアプローチでは、顕微鏡画像内のライブセルの周りのスケール不変の特徴変換（SIFT）ポイントが検出され、Laplacian EigenMapを使用した構造局所保存（SLP）スキームが提案され、低いフレームに沿ってSIFT機能ポイントを追跡することが提案されています。DICビデオのコントラスト。さまざまなライブセルラインの低コントラストDIC顕微鏡ビデオの実験は、主成分分析（PCA）ベースのSIFT追跡と比較して、提案されたLaplacian-SiftがSIFT機能追跡のエラー率を大幅に減らすことができることを示しています。この強化により、さらなる実験結果は、提案されたスキームがDIC顕微鏡でのライブセル追跡の課題に取り組むための堅牢で正確なアプローチであることを示しています。

In this paper, a novel motion-tracking scheme using scale-invariant features is proposed for automatic cell motility analysis in gray-scale microscopic videos, particularly for the live-cell tracking in low-contrast differential interference contrast (DIC) microscopy. In the proposed approach, scale-invariant feature transform (SIFT) points around live cells in the microscopic image are detected, and a structure locality preservation (SLP) scheme using Laplacian Eigenmap is proposed to track the SIFT feature points along successive frames of low-contrast DIC videos. Experiments on low-contrast DIC microscopic videos of various live-cell lines shows that in comparison with principal component analysis (PCA) based SIFT tracking, the proposed Laplacian-SIFT can significantly reduce the error rate of SIFT feature tracking. With this enhancement, further experimental results demonstrate that the proposed scheme is a robust and accurate approach to tackling the challenge of live-cell tracking in DIC microscopy.