ACCT is a fast and accessible automatic cell counting tool using machine learning for 2D image segmentation.
ACCT is a fast and accessible automatic cell counting tool using machine learning for 2D image segmentation.
复制标题
DOI：
10.1038/s41598-023-34943-w
复制
发表时间：
2023-05-22
影响因子：
4.6
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
细胞计数是神经科学中追踪疾病进展的基石。这一过程的一种常见方法是让训练有素的研究人员在图像中单独选择和计数细胞，这不仅难以标准化，而且非常耗时。虽然存在自动对图像中的细胞计数的工具，但是可以改进这种工具的准确性和可访问性。因此，我们引入了一种新的工具ACCT：具有可训练Weka分割的自动细胞计数，它允许在用户驱动的训练后通过对象分割进行灵活的自动细胞计数。通过对公开获得的神经元图像和免疫荧光染色小胶质细胞的内部数据集的比较分析来证明ACCT。为了进行比较，对两个数据集进行手动计数，以证明ACCT作为以精确方式自动定量细胞的可访问手段的适用性，而无需计算簇或高级数据准备。
Counting cells is a cornerstone of tracking disease progression in neuroscience. A common approach for this process is having trained researchers individually select and count cells within an image, which is not only difficult to standardize but also very time-consuming. While tools exist to automatically count cells in images, the accuracy and accessibility of such tools can be improved. Thus, we introduce a novel tool ACCT: Automatic Cell Counting with Trainable Weka Segmentation which allows for flexible automatic cell counting via object segmentation after user-driven training. ACCT is demonstrated with a comparative analysis of publicly available images of neurons and an in-house dataset of immunofluorescence-stained microglia cells. For comparison, both datasets were manually counted to demonstrate the applicability of ACCT as an accessible means to automatically quantify cells in a precise manner without the need for computing clusters or advanced data preparation.
登录
查看更多内容
影响因子：
5.3
作者：
Karperien A;Ahammer H;Jelinek HF
通讯作者：
Jelinek HF
DOI：
10.1177/1073858414530512
发表时间：
2015-04
期刊：
The Neuroscientist : a review journal bringing neurobiology, neurology and psychiatry
影响因子：
--
作者：
Gomez-Nicola D;Perry VH
通讯作者：
Perry VH
影响因子：
64.8
作者：
Harris CR;Millman KJ;van der Walt SJ;Gommers R;Virtanen P;Cournapeau D;Wieser E;Taylor J;Berg S;Smith NJ;Kern R;Picus M;Hoyer S;van Kerkwijk MH;Brett M;Haldane A;Del Río JF;Wiebe M;Peterson P;Gérard-Marchant P;Sheppard K;Reddy T;Weckesser W;Abbasi H;Gohlke C;Oliphant TE
通讯作者：
Oliphant TE
影响因子：
5.8
作者：
Arganda-Carreras, Ignacio;Kaynig, Verena;Seung, H. Sebastian
通讯作者：
Seung, H. Sebastian
DOI：
10.1016/j.isprsjprs.2020.01.013
发表时间：
2020-04-01
影响因子：
12.7
作者：
Diakogiannis, Foivos, I;Waldner, Francois;Wu, Chen
通讯作者：
Wu, Chen