Upload
cricket
View
55
Download
2
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Segmentace buněčných jader. Pořízených konfokálním mikroskopem. Základní pojmy. Konfokální mikroskop. 3D analýza obrazu. DNA značkování. Typy tkání. Ukázky tkání. Různé přístupy k segmentaci. 1.Rigault Šedotonní otevření Top hat transformace Geodetická rekonstrukce Watershed - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Segmentace buněčných jader
Pořízených konfokálním mikroskopem.
Základní pojmy Konfokální mikroskop. 3D analýza obrazu. DNA značkování. Typy tkání.
Ukázky tkání
Různé přístupy k segmentaci 1.Rigault Šedotonní otevření Top hat transformace Geodetická rekonstrukce Watershed
2.Ancin Prahování Split and merge Watershed
Další metody 3.Irinopoulou Prahování, Morfologické filtrování, Watershed Axiální segmentace na základě konvexnosti. Problémy:• Strukturální dezorganizace tkáně.• Heterogenita stavby buňky.
Algoritmus segmentace
Automatická segmentace Medián 3x3x3 Odhad průměrné velikosti jádra – iterační
algoritmus skládající se z Hough. shrinking(zcvrkávání) a zjištění počtu zcvrknutí.
Přepočet získaných hodnot k získání isomorfních dat.
Lokální prahování. Morfologická segmentace.
Gauss
2
2
23 2
s
s es
g
IgG ss *
zyxssGG
,,
2
Výpočet průměrného poloměru jádra
Vypočet velikosti a směru gradientu v obraze – aplikace Gaussova filtru.
Iterační cyklus s iterovanou proměnnou R, skládající se ze 2 kroků.
1.Vytvořen nový obraz, který slouží jako akumulátor, do kterého se podle Gauss. filtrovaného obrazu začnou akumulovat intenzity pro každý voxel podle R.
2.Ohodnocení dosaženého zcvrknutí pro každou buňku.
Výsledkem. ROPT - R s minimálním KF.
zyx
zyxF FK,,
2,,
Ukázky
Závislost radius x gradient
Lokální prahování I. Velikost regionů: 3ROPT*3ROPT*1 Regiony větší z důvodu zajištění pozadí v
každém regionu. Lokální práh:
I – původní obrazG – Sobelem filtrovaný obraz
OPT
OPT
OPT
OPT
OPT
OPT
OPT
OPT
Ra
aRx
Rb
bRyzyx
Ra
aRx
Rb
bRyzyxzyx
zba
G
GI
T )1(3
3
)1(3
3,,
)1(3
3
)1(3
3,,,,
,,
.
Lokální prahování II. Regiony bez jader jsou detekovány. Jinak by
při segmentaci vznikaly falešné objekty. Hodnoty lokálního prahu platí pro střed
regionu, v obraze jsou plynule interpolovány. Vnitřky jader jsou dodatečně obarveny na 1.
Morfologická segmentace Cíl: Odstranit smetí a rozdělit jádra, která se
dotýkají. Eroze s eliptickým jádrem odstraní
smetí. Výpočet kostry jader a jejich přiložení na pův.
obraz umožní oddělit hraničící objekty. Výsledkem je množina objektů určených k
interaktivní klasifikaci uživatelem.
OPTR.3
1
Metrické vlastnosti objektů Obsah, objem, výstřednost Zakřivenost:
Těžiště:
Objem
ObsahC
2
3
)(
),,(Objem
z
Objem
y
Objem
xi
ii
ii
i
Klasifikace uživatelem I.Uživatel klasifikuje region do 5 kategorii.• Jádro• Krajní jádro• Shluk jader• Shluk jader na okraji• Smetí
Klasifikace uživatelem II.
Dělení shluků jader I.
Testování metody Metoda byla testována na modelovém
příkladu. Pro testování byly vytvořeny virtuální buňky, u kterých se získali jejich průřezy. Získané 2D průřezy byly Gaussovým filtrem rozmazány k simulaci PSF a byl přidán šum. Na těchto datech byla prováděna segmentace.
Modely buněk
Vizualizace výsledků
Implementace IRIX C++ LAPACK Motif OpenGL