该研究提出了一种通过分割选择方法实现大规模三维细胞追踪的方法，解决了显微数据集中的细胞追踪问题。该方法通过层次结构计算细胞轨迹和分割，并通过最大化相邻帧之间的重叠来选择不相交的分割。该方法在细胞追踪挑战中取得了最先进的结果，并具有更快的整数线性规划公式。

该研究提出了一种通过分割选择方法实现大规模三维细胞追踪的方法，解决了显微数据集中的细胞追踪问题。该方法通过层次结构计算细胞轨迹和分割，并通过最大化相邻帧之间的重叠来选择不相交的分割。该方法在细胞追踪挑战中取得了最先进的结果，并具有更快的整数线性规划公式。

该研究提出了一种通过分割选择方法实现大规模三维细胞追踪的方法，解决了细胞追踪问题。该方法不依赖稀缺的三维标注数据，与使用深度学习的方法竞争水平。通过分割假设的层次结构计算细胞轨迹和分割，并通过最大化相邻帧之间的重叠来选择不相交的分割。在细胞追踪挑战中实现了最先进的结果，并具有更快的整数线性规划公式。

该研究提出了一种通过分割选择方法实现大规模三维细胞追踪的方法，能够解决数百万分割实例的三维时间数据集的问题，并且不依赖稀缺的三维标注数据，达到竞争水平。该方法通过分割假设的层次结构计算细胞轨迹和分割，并通过最大化相邻帧之间的重叠来选择不相交的分割。该方法在细胞追踪挑战中实现了最先进的结果，并且拥有更快的整数线性规划公式。该框架灵活性强，支持来自现成细胞分割模型的分割，并能够将它们组合成一个提高追踪效果的整体。