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传统细胞跟踪方法侧重于全自动跟踪。然而，生成轨迹的质量会受到细胞移动速度、密度等因素的显著影响。在轨迹正确性至关重要的复杂场景中，高效、可靠的手动轨迹校正工具仍是细胞跟踪流程中的关键组成部分。大多数支持手动校正的跟踪工具仅将其作为后处理步骤：利用人工反馈逐条纠正轨迹错误，却无法提升数据集中其他轨迹的质量。这表明，我们需要一种更高效的轨迹校正方法，能够将人工反馈迭代地融入自动跟踪流程。本文提出一种人在回路中的细胞跟踪方法，并探究跟踪算法在跟踪过程中能够从人工输入中学习到何种程度。我们结合细胞检测结果的图表示、Dijkstra 最短路径算法以及用于预测细胞位移的神经网络，生成初始轨迹建议。我们开发了一种工具，使用户能够针对算法建议的单条轨迹提供反馈；随后，这些反馈会被传递至后续轨迹生成过程，以提升其效果。与将校正作为后处理步骤的传统全自动跟踪方法相比，我们的人在回路跟踪框架减少了所需的校正次数。最后，我们展示了如何利用预先生成的轨迹作为先验，将该方法与现有最先进的跟踪算法集成，从而提高向人工标注者推荐的轨迹质量。
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摘要
传统细胞跟踪方法侧重于全自动跟踪。然而，生成的轨迹质量会受到细胞移动速度、密度等因素的显著影响。在轨迹正确性至关重要的复杂场景中，高效且可靠的人工轨迹校正工具仍是细胞跟踪流程中的关键组成部分。大多数支持人工校正的跟踪工具仅将其作为后处理步骤：利用人工反馈逐条修正轨迹错误，却无法提升数据集中其他轨迹的质量。这凸显了对更高效轨迹校正方法的需求，即在自动跟踪过程中迭代整合人工反馈。
本文提出一种人在回路中的细胞跟踪方法，并探究跟踪算法在跟踪过程中能够从人工输入中学习到何种程度。我们结合细胞检测结果的图表示、Dijkstra 最短路径算法，以及用于预测细胞位移的神经网络，生成初始轨迹建议。我们开发了一种工具，使用户能够针对算法建议的单条轨迹提供反馈；随后，这些反馈会被传播，以改进后续轨迹的生成。与将校正作为后处理步骤的传统全自动跟踪方法相比，我们提出的人在回路跟踪框架减少了所需的校正次数。最后，我们展示了如何通过将预生成轨迹作为先验，将该方法整合到现有的先进跟踪算法中，从而提高提供给人工标注者的轨迹建议质量。
利益冲突声明
作者们
已声明不存在竞争性利益。
脚注
https://zenodo.org/records/22663274
https://pypi.org/project/trackin/
基金信息（已声明）
国际人类前沿科学计划组织，
，RGP0053/2020
版权
本预印本的版权归作者所有；作者已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
该预印本依据 CC-BY 4.0 国际许可协议提供。
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发布于 2026 年 10 月 9 日。
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一种加快细胞追踪的人机协同方法
Mihaela Mihaylova、Ankur Ankan、Shabaz Sultan、Inge MN Wortel、Jérémy Postat、Maryl Harris、Mauricio Merino、Judith N Mandl、Johannes Textor
bioRxiv
2026.10.06.756962；
doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.06.756962
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Mihaela Mihaylova、Ankur Ankan、Shabaz Sultan、Inge MN Wortel、Jérémy Postat、Maryl Harris、Mauricio Merino、Judith N Mandl、Johannes Textor
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2026.10.06.756962；
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关键词：细胞追踪 · 人在回路 · 轨迹校正 · 图算法 · 神经网络
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.06.756962v1?rss=1