为了在二进制分割图像中分割cell簇，论文使用 N个广义拉普拉斯高斯（gLOG）滤波器组来覆盖常见的cell尺寸和纵横比 。
图2：a）来自二进制segmented图像的连通区域的Segmentation proposal树。
c）简化的图形结构（未显示有丝分裂和细胞凋亡的边）
在第二阶段，论文的方法为整个序列创建有向无环图，其包括表示选择好的cell proposals所需的所有概率及其在帧之间的正确关联的链接。
这些特征包括面积，周长，坚固度，偏心率，范围，滤波器比例，hu矩，gLOG响应的平均值和标准偏差以及强度图像。
没有特定的内在或外部引导细胞经常和突然改变它们的移动速度和方向，所以论文的方法使用布朗运动模型。
论文的方法假设当细胞经历有丝分裂时，它导致在下一帧中出现两个非常接近父母质心的子细胞。
细胞消失也带来一些挑战，因为任何未能检测到由于细胞死亡或离开成像区域而导致的细胞消失都可能导致其轨迹继续通过附近的proposal，这可能干扰未来轨道的路径。
细胞经常在图像边界和轴向方向上进入和离开视野。
论文的方法使用proposal的大小，强度和距离最近图像边界的距离来计算其进入/离开成像区域的概率，图2b和图2c中的粉色/橙色边缘。
论文的方法试图用cell tracks覆盖all proposals，以便最小化所有K tracks的组合cost。
（3）的全局最优解可以使用Integer Linear Programming找到，但它可能在计算上很昂贵，并且对于非常密集和长的序列可能并不总是可行的。
论文贪婪方法找到的第一条轨道是全局最优的，因为所有可能的proposals and transitions都被考虑在内。
然而，次优路径仍然考虑了大量的proposals和transitions，并导致选择非常好的轨道。
如果轨道通过proposals的有丝分裂节点，指示已发生有丝分裂事件，则从第二子节点Ft+1,j而不是Start节点开始下一轨道。
由于产生了大量的cell proposals，导致较高的TP，较低的FN，使得recall{=TP/(TP+FN))}较高。
本人是cell tracking小白，望有相关领域的研究者交流、学习，本人QQ295727947
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