Huygens Object Tracker は、タイムシリーズ画像で細胞と粒子の動きを追跡します。 少数の対象物とバックグラウンド領域をマニュアルで選択することにより、Object Tracker の機械学習アルゴリズムは、新しい対象物を自動的に検出して追跡できるように十分にトレーニングされます。 トラックは、特定の パラメータに基づいてフィルタリングし、編集し、付属の Track Analyzer で解析できます。 測定されたトラックのさまざまな特性は、有益なグラフで表示され、エクスポートできます。

いくつかの対象物とバックグラウンド 領域を使用して機械学習アルゴリズム をトレーニングします。

明るさおよびその他の機能を使用して対象物を検出します。 対象物の数、明るさ、および幅の閾値を定義します。 トラックを接続するには、対象物の形状および向きを使用します。 トラックのクイック編集（削除、分割、接続）。 トラックを Track Analyzer にエクスポートします。 トラック検出設定をテンプレートファイルに保存して再利用します。

Track Analyzer での将来の解析のためにトラックを保存します。

位置を解析します； ヒストグラムとタイムプロットとしてのトラック原点からの距離、平均二乗変位（MSD）および拡散係数。

速度を解析します； ヒストグラム、平均速度、 x 対y 速度散布図。 フローを解析します； Z 投影で直線／多角形を使用して定義されたサーフェースを通過する移送。フロー対時間をプロット。 対象物の強度を経時的に解析。 対象物の軸回転と 3D 角速度を解析。 データを CSV ファイルにエクスポートして、さらに、例えば、Excel および Matlab で解析。 グラフを EPS（Encapsulated PostScript）ファイルにエクスポート。

研究に使用

D. Marks, N. Heinen, L. Bachmann 氏等。 アミロイド前駆体タンパク質は、プラーク負荷の高いヒト海馬領域の前骨髄球性白血病核体の融合を高めます。 Huygens Deconvolution の後、核体の 3D 運動が Huygens Object Tracker で研究されました。 Acta Neuropathol. Commun. 9, 66 (2021)

C. Eich、J. Arlt、C.S. Vink 等。 In vivo 単一細胞解析により、造血運命に移行する細胞における Gata2ダイナミクスが明らかになります。 Huygens は、デコンボリューション、ドリフト補正、細胞追跡に使用されました。 J Exp Med 215(1), 233–248 (2018)

詳細については、 Scientific Publications を参照してください。

関連製品

個々の対象物の動きを追跡するには、Huygens Object Stabilizer を使用してサンプルのドリフトを補正する必要がある場合があります。

Object stabilizer

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詳細情報

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