May, 2023

ProGroTrack: 深度学习辅助下的细胞内蛋白质生长动态跟踪

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TL;DR介绍了一种追踪细胞和亚细胞结构及其动态变化的新方法 ——ProGroTrack，它结合了 YOLO 和 ByteTrack 算法来追踪细胞内蛋白纳米结构，并在 iPAK4 蛋白纤维上进行了案例研究，验证了该技术的优越性，通过半监督学习进一步提高了检测性能，成功地应用于 iPAK4 蛋白纤维的生长行为跟踪，展示了该方法在精确追踪细胞动态过程方面的前景和应用潜力。
biological systemstrackingintracellular proteinyolov5live cells
发现论文，激发创造
  • 4D 荧光显微镜图像中的多物体分割跟踪与深度特征图

    本文提出了一种基于 3D 分割结果的多目标跟踪方法，该方法可通过提取深度神经网络中的特征图来识别和匹配物体部分，该方法在跟踪准确性和事件识别准确性方面比现有的方法分别提高了 2.96% 和 35.48%。

    Nov, 2019

  • 细胞在细菌生物膜的稠密三维显微视频中的深度时间序列分类与数学建模

    本研究提出了一种名为 DenseTrack 的新型细胞跟踪算法，它将深度学习与基于数学模型的策略相结合，以在拥挤场景中有效建立连续帧之间的对应关系和检测细胞分裂事件。通过将细胞跟踪问题制定为基于深度学习的时间序列分类任务，然后通过解决约束的一对一匹配优化问题来利用分类器的置信度得分。此外，还提出了一种基于特征分解的细胞分裂检测策略，利用细胞几何知识。该方法在细菌生物膜发展的三维时间序列图像中跟踪密集堆积的细胞，并经过了模拟和实验荧光图像序列的实验证明，与最近的最先进细胞跟踪方法相比，所提出的跟踪方法在定性和定量评估指标上具有更优越的性能。

    Jun, 2024

  • 利用时间对称的深度学习方法增强细胞跟踪

    基于深度学习的细胞追踪方法，通过细胞的时空领域实现准确追踪，并能学习细胞的运动模式，适用于处理大量带有重要特征的视频帧。

    Aug, 2023

  • 基于椭圆边界框的细胞跟踪方法

    该研究论文提出了一种新的基于经典检测跟踪模式的细胞检测和跟踪方法，通过将细胞形状近似为有方向的椭圆并利用通用有方向对象检测器在每一帧中识别出细胞，再结合全局数据关联算法进行跟踪，结果表明该方法在细胞检测和跟踪方面与需要更多数据标注的最先进技术具有竞争力。

    Oct, 2023

  • 基于 YOLO 的工业 4.0 Fischertechnik 模型环境下的目标检测

    本文以 YOLO 架构为基础，针对 Fischertechnik 工业 4.0 应用中的流程监控展开研究，通过采用不同大小和复杂度的 YOLO 架构以及不同的先前形状分配策略，结合丰富的数据集进行实验，研究结果表明了所提出方法的有效性及所采用的培训和验证策略能够解决该问题天然存在的色彩相关性。

    Jan, 2023

  • YOLOv5, YOLOv8 和 YOLOv10：实时视觉领域首选检测器

    本文综述了 YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的演进，着重介绍了 YOLOv5、YOLOv8 和 YOLOv10。分析了这些版本的架构改进、性能提升以及在边缘部署方面的适用性。研究结果表明在准确性、效率和实时性能方面不断取得了进展，并强调了它们在资源受限环境中的适用性。本综述提供了模型复杂性和检测准确性之间的权衡，为选择特定边缘计算应用的最合适的 YOLO 版本提供指导。

    Jul, 2024

  • 学习可变形的三维图形相似性以追踪未对齐的时间序列图像中的植物细胞

    通过利用植物细胞的紧密三维结构创建三维图，本研究提出了一种新颖的基于学习的方法来进行精确的细胞追踪，同时提出了细胞分裂检测和有效的三维注册算法，改进了当前最先进的算法，并在基准数据集上展示了算法的效能。

    Sep, 2023

  • BGF-YOLO: 基于多尺度注意力特征融合的改进 YOLOv8 用于脑肿瘤检测

    该论文介绍了一种新颖的 BGFG-YOLO 架构，通过将 Bi-level Routing Attention（BRA）、Generalized feature pyramid networks（GFPN）、Forth detecting head 和 Generalized-IoU（GIoU）bounding box regression loss 结合到 YOLOv8 中，实现了对自动脑肿瘤检测的高准确性。实验结果显示，与 YOLOv8x 相比，BGFG-YOLO 在脑肿瘤检测数据集 Br35H 上的 mAP50 绝对增加了 3.4％，达到了 state-of-the-art 水平。

    Sep, 2023

  • 机械和周期一致性损失下的无监督细胞轮廓跟踪

    提出了一种基于深度学习的细胞轮廓跟踪方法，使用无监督学习实现了机械和周期性一致性损失函数来训练轮廓跟踪器，对相位对比和共聚焦荧光显微镜拍摄的两个数据集进行了稀疏跟踪点标记以得到定量评估结果，其轮廓跟踪器比其他方法表现更好且产生更优质的结果。

    Mar, 2023

  • ADA-YOLO: YOLOv8 和自适应头部的动态融合用于精确图像检测与诊断

    基于注意力机制的医学目标检测方法 ADA-YOLO 在血细胞计数和检测 (BCCD) 数据集上表现出色，相较于 YOLOv8 模型，它在 mAP（平均准确率）上优于后者，并仅使用了三倍以上的空间，适用于资源受限的环境，如移动设备或边缘计算系统。

    Dec, 2023