Objective comparison of particle tracking methods

• Nature Methods 11, 281–289 (2014)『Objective comparison of particle tracking methods』
• ライブ・セル・イメージングなどにより、光点の動画解析の必要性が出てきた。そのための色々なソフトなどが開発されてきているが、いろいろなもののパフォーマンスを比較してみよう、という論文
• 問題設定
  • Single-particle tracking
  • Multiple-particle tracking
• 大きく２つの仕事
  • Particle detection
  • Particle (temporal) linking
• オープン競技方式(2012)
• 比較方法・チーム(14チームのエントリー)
  • 閾値でカットオフ,local-maxima検出,形態学的検出
  • Linear filtering(Gaussian, Laplacian of Gaussian, difference of Gaussian),Linear/Non-linear model fitting, Centroid estimation schemes
  • 上記の色々の組合せ
  • Simple nearest-neighbor,multiframe association
  • Multiple hypothesis tracking, dynamic programming, combinatorial scheme
  • Motion models
  • State estimation(Kalman filtering)
• 競技でのデータセット
  • 「正答」を作るべく、シミュレーションデータで
  • シミュレーションデータの作成条件
    • (1)Dynamics (type of motion)
    • (2)Density
    • (3)Signal (relative to noise)
  • Dynamics
    • ブラウン運動、特定方向の動きと方向換えの組合せ
  • Density
    • 3段階
      • ~100,~500, ~1000
  • Signal to noise
    • 4段階
  • これらを使って、４つの生物学的シナリオ
    • 小胞のランダムウォーク
    • Microtubules上の動き
    • 膜上のレセプター
    • ウイルス
• 競技での手法の比較尺度
  • ５尺度
    • 個々のパーティクルの経路の正確さを競う
    • 正しいものとの合致の程度、ダミーとの合致との、誤ったパーティクルとの一致などによって、「TP,FP,FN,TN」などとしながら定量化
• 結論
  • 「これが一番」と言う方法はない
  • 得意・不得意があるので、使用対象が決まっているなら、それに則して複数の手法のパフォーマンスを比較してみるのがよいだろう