Resumo O rastreamento e o traçamento de linhagens são tarefas amplamente necessárias na análise de imagens biológicas. Para células que crescem e se dividem, o rastreamento é desafiador porque as células mudam em número, forma e tamanho ao longo de uma gravação. Intervalos mais longos entre as imagens dificultam o rastreamento. Consequentemente, o rastreamento deve ser realizado entre imagens consecutivas ou temporariamente próximas, o que leva a uma precisão de rastreamento exponencialmente decrescente e a uma alta sensibilidade a taxas de erro. Para levedura em brotação, esse desafio é ainda maior devido à semelhança das células em colônias, seu empacotamento denso, divisões celulares assimétricas e movimento devido ao crescimento da colônia. Uma tarefa relacionada, o traçamento de linhagens, é igualmente desafiadora sem marcadores fluorescentes, já que uma nova célula filha pode estar rodeada por múltiplas células mãe potenciais. Aqui, apresentamos redes neurais para rastreamento e traçamento de linhagens em levedura em brotação, chamadas LYN-track e LYN-trace, respectivamente, que aproveitam características geométricas finas das células e seus vizinhos. Para treinar e testar os algoritmos, gravamos e anotamos filmes de microssopia em tempo real de leveduras em brotação e fissão (78.852 rastros quadro a quadro, 2.512 imagens), que disponibilizamos. Em relação a esses e a conjuntos de dados existentes, nossos métodos baseados em redes neurais demonstram desempenho robusto, superior ao estado da arte. Ambas as ferramentas estão integradas em interfaces gráficas de usuário (GUIs) e podem ser re-treinadas com dados personalizados.
Zelic et al. (Quarta-feira,) estudaram esta questão.