利用决策树跟踪梨形四膜虫细胞

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摘要翻译：
随着时间的推移匹配细胞一直是细胞跟踪中最困难的一步。在本文中，我们通过把它重新定义为一个分类问题来处理这个问题。我们为每个单元构造一个特征集合，并计算当前帧中的一个单元和前一帧中的一个单元之间的特征差向量。然后，我们通过训练决策树作为我们的二值分类器来确定两个细胞是否随时间表示同一个细胞。通过决策树的输出，我们可以为我们的小区关联任务制定一个分配问题，并使用匈牙利算法的一个改进版本来解决它。
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英文标题：
《Tracking Tetrahymena Pyriformis Cells using Decision Trees》
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作者：
Quan Wang, Yan Ou, A. Agung Julius, Kim L. Boyer, Min Jun Kim
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最新提交年份：
2012
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Computer Vision and Pattern Recognition        计算机视觉与模式识别
分类描述：Covers image processing, computer vision, pattern recognition, and scene understanding. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.10, I.4, and I.5.
涵盖图像处理、计算机视觉、模式识别和场景理解。大致包括ACM课程I.2.10、I.4和I.5中的材料。
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Machine Learning        机器学习
分类描述：Papers on all aspects of machine learning research (supervised, unsupervised, reinforcement learning, bandit problems, and so on) including also robustness, explanation, fairness, and methodology. cs.LG is also an appropriate primary category for applications of machine learning methods.
关于机器学习研究的所有方面的论文（有监督的，无监督的，强化学习，强盗问题，等等），包括健壮性，解释性，公平性和方法论。对于机器学习方法的应用，CS.LG也是一个合适的主要类别。
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一级分类：Electrical Engineering and Systems Science        电气工程与系统科学
二级分类：Image and Video Processing        图像和视频处理
分类描述：Theory, algorithms, and architectures for the formation, capture, processing, communication, analysis, and display of images, video, and multidimensional signals in a wide variety of applications. Topics of interest include: mathematical, statistical, and perceptual image and video modeling and representation; linear and nonlinear filtering, de-blurring, enhancement, restoration, and reconstruction from degraded, low-resolution or tomographic data; lossless and lossy compression and coding; segmentation, alignment, and recognition; image rendering, visualization, and printing; computational imaging, including ultrasound, tomographic and magnetic resonance imaging; and image and video analysis, synthesis, storage, search and retrieval.
用于图像、视频和多维信号的形成、捕获、处理、通信、分析和显示的理论、算法和体系结构。感兴趣的主题包括：数学，统计，和感知图像和视频建模和表示；线性和非线性滤波、去模糊、增强、恢复和重建退化、低分辨率或层析数据；无损和有损压缩编码；分割、对齐和识别；图像渲染、可视化和打印；计算成像，包括超声、断层和磁共振成像；以及图像和视频的分析、合成、存储、搜索和检索。
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一级分类：Quantitative Biology        数量生物学
二级分类：Cell Behavior        细胞行为
分类描述：Cell-cell signaling and interaction; morphogenesis and development; apoptosis; bacterial conjugation; viral-host interaction; immunology
细胞-细胞信号传导及相互作用；形态发生和发育；细胞凋亡；细菌接合；病毒-宿主相互作用；免疫学
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Machine Learning        机器学习
分类描述：Covers machine learning papers (supervised, unsupervised, semi-supervised learning, graphical models, reinforcement learning, bandits, high dimensional inference, etc.) with a statistical or theoretical grounding
覆盖机器学习论文（监督，无监督，半监督学习，图形模型，强化学习，强盗，高维推理等）与统计或理论基础
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英文摘要：
  Matching cells over time has long been the most difficult step in cell tracking. In this paper, we approach this problem by recasting it as a classification problem. We construct a feature set for each cell, and compute a feature difference vector between a cell in the current frame and a cell in a previous frame. Then we determine whether the two cells represent the same cell over time by training decision trees as our binary classifiers. With the output of decision trees, we are able to formulate an assignment problem for our cell association task and solve it using a modified version of the Hungarian algorithm.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1207.3127

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关键词：决策树 制定 over time 算法 关联