J 2023

The Cell Tracking Challenge: 10 years of objective benchmarking

MAŠKA, Martin; Vladimír ULMAN; Pablo DELGADO-RODRIGUEZ; Estibaliz GÓMEZ-DE-MARISCAL; Tereza NEČASOVÁ et al.

Základní údaje

Originální název

The Cell Tracking Challenge: 10 years of objective benchmarking

Autoři

MAŠKA, Martin ORCID; Vladimír ULMAN ORCID; Pablo DELGADO-RODRIGUEZ; Estibaliz GÓMEZ-DE-MARISCAL; Tereza NEČASOVÁ; Fidel A Guerrero PEÑA; Tsang Ing REN; Elliot M MEYEROWITZ; Tim SCHERR; Katharina LÖFFLER; Ralf MIKUT; Tianqi GUO; Yin WANG; Jan P ALLEBACH; Rina BAO; Noor M AL-SHAKARJI; Gani RAHMON; Imad Eddine TOUBAL; Kannappan PALANIAPPAN; Filip LUX; Petr MATULA; Ko SUGAWARA; Klas E G MAGNUSSON; Layton AHO; Andrew R COHEN; Assaf ARBELLE; Tal BEN-HAIM; Tammy Riklin RAVIV; Fabian ISENSEE; Paul F JÄGER; Klaus H MAIER-HEIN; Yanming ZHU; Cristina EDERRA; Ainhoa URBIOLA; Erik MEIJERING; Alexandre CUNHA; Arrate MUÑOZ-BARRUTIA; Michal KOZUBEK a Carlos ORTIZ-DE-SOLÓRZANO

Vydání

Nature Methods, 2023, 1548-7091

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 36.100

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14330/23:00130820

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

EID Scopus

Klíčová slova anglicky

cell segmentation;cell tracking;benchmarking

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 8. 4. 2024 15:39, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.

Anotace

V originále

The Cell Tracking Challenge is an ongoing benchmarking initiative that has become a reference in cell segmentation and tracking algorithm development. Here, we present a significant number of improvements introduced in the challenge since our 2017 report. These include the creation of a new segmentation-only benchmark, the enrichment of the dataset repository with new datasets that increase its diversity and complexity, and the creation of a silver standard reference corpus based on the most competitive results, which will be of particular interest for data-hungry deep learning-based strategies. Furthermore, we present the up-to-date cell segmentation and tracking leaderboards, an in-depth analysis of the relationship between the performance of the state-of-the-art methods and the properties of the datasets and annotations, and two novel, insightful studies about the generalizability and the reusability of top-performing methods. These studies provide critical practical conclusions for both developers and users of traditional and machine learning-based cell segmentation and tracking algorithms.

Návaznosti

EF18_046/0016045, projekt VaV
Název: Modernizace národní infrastruktury pro biologické a medicínské zobrazování Czech-BioImaging
GA21-20374S, projekt VaV
Název: Segmentace a sledování buněk se složitým tvarem
Investor: Grantová agentura ČR, Segmentace a sledování buněk se složitým tvarem
LM2023050, projekt VaV
Název: Národní infrastruktura pro biologické a medicínské zobrazování
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Czech BioImaging: Národní výzkumná infrastruktura pro biologické a medicínské zobrazování
MUNI/A/1081/2022, interní kód MU
Název: Modelování, analýza a verifikace (2023)
Investor: Masarykova univerzita, Modelování, analýza a verifikace (2023)