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Publication : IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence

Multiple hypothesis tracking for cluttered biological image sequences

Domaines Scientifiques
Maladies
Organismes
Applications
Technique

Publié sur IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence - 01 Nov 2013

Chenouard N, Bloch I, Olivo-Marin JC

Lien vers Pubmed [PMID] – 24051732

IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 2013 Nov;35(11):2736-3750

In this paper, we present a method for simultaneously tracking thousands of targets in biological image sequences, which is of major importance in modern biology. The complexity and inherent randomness of the problem lead us to propose a unified probabilistic framework for tracking biological particles in microscope images. The framework includes realistic models of particle motion and existence and of fluorescence image features. For the track extraction process per se, the very cluttered conditions motivate the adoption of a multiframe approach that enforces tracking decision robustness to poor imaging conditions and to random target movements. We tackle the large-scale nature of the problem by adapting the multiple hypothesis tracking algorithm to the proposed framework, resulting in a method with a favorable tradeoff between the model complexity and the computational cost of the tracking procedure. When compared to the state-of-the-art tracking techniques for bioimaging, the proposed algorithm is shown to be the only method providing high-quality results despite the critically poor imaging conditions and the dense target presence. We thus demonstrate the benefits of advanced Bayesian tracking techniques for the accurate computational modeling of dynamical biological processes, which is promising for further developments in this domain.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24051732