Automatic segmentation of corneal endothelial cells using active contours

• Autorzy: Charłampowicz K. , Reska D. , Bołdak C.

Warianty tytułu

PL

Automatyczna segmentacja komórek śródbłonka rogówki oka przy pomocy aktywnych konturów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

We present a new method for segmenting the corneal endothelial cells from microscopic images. It uses multiple active contours initialized by adaptive thresholding and limited with their growing to not overlap. Thanks to the inherent characteristics of the active contour both outcomes can be achieved: cell quantity and delimitation. The tool implementing this approach is built within the MESA framework - an environment for developing and evaluating segmentation techniques. The accuracy is estimated on the base of real microscopic cell images segmented manually.

PL

W artykule zaprezentowano autorską automatyczną metodę segmentacji komórek śródbłonka rogówki oka z obrazów mikroskopowych. Metoda używa wielu aktywnych konturów zainicjalizowanych wewnątrz komórek za pomocą adaptacyjnego progowania i ograniczonych w swoim rozroście tak, aby nie pokrywać się. Metoda został zaimplementowana w środowisku MESA przeznaczonym do rozwoju i ewaluacji technik segmentacji. Jakość segmentacji została oszacowana na rzeczywistych obrazach mikroskopowych w odniesieniu do ręcznie zaznaczonych konturów komórek.

Słowa kluczowe

EN

image processing; cell segmentation; active contour

PL

przetwarzanie obrazów; segmentacja komórki; kontur aktywny

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
• Czasopismo: Advances in Computer Science Research
• Rocznik: 2014
• Tom: Nr 11
• Strony: 47--60
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Charłampowicz K.

• Student of Faculty of Computer Science, Bialystok University of Technology, Białystok, Poland

autor

Reska D.

• Faculty of Computer Science, Bialystok University of Technology, Białystok, Poland

autor

Bołdak C.

• Faculty of Computer Science, Bialystok University of Technology, Białystok, Poland

Bibliografia

• [1] Piórkowski, A., Gronkowska-Serafin, J.: Towards Automated Cell Segmentation in Corneal Endothelium Images. Image Processing & Communications Challenges 6 Advances in Intelligent Systems and Computing 313, 2015, pp 179–186.
• [2] Vincent, L.M., Masters, B.R.: Morphological image processing and network analysis of cornea endothelial cell images. Proc. SPIE vol. 1769, Image Algebra and Morphological Image Processing III, 1992, pp. 212–226.
• [3] Mahzoun, M., Okazaki, K., Mitsumoto, H., Kawai, H., Sato, Y., Tamura, S., Kani, K.: Detection and complement of hexagonal borders in corneal endothelial cell image. Medical Imaging Technology 14(1), 1986, pp. 56–69.
• [4] Sanchez-Marin F.J.: Automatic segmentation of contours of corneal cells. Computers in Biological and Medicine, 29(4), 1999, pp. 243–58.
• [5] Khan, M.A.U., Niazi, M.K.K., Khan, M.A., Ibrahim, M.T.: Endothelial cell image enhancement using non-subsampled image pyramid. Information Technology Journal 6(7), 2007, pp. 1057–1062.
• [6] Bullet, J., Gaujoux, T., Borderie, V., Bloch, I., Laroche, L.: A reproducible automated segmentation algorithm for corneal epithelium cell images from in vivo laser scanning confocal microscopy. Acta Ophthalmologica 92(4), 2014, pp. e312–6.
• [7] Kass, M., Witkin, A., Terzopoulos, D.: Snakes: Active contour models. International Journal of Computer Vision 1 (4), 1988, pp. 321–331.
• [8] Cohen, L.D.: On active contour models and balloons. CVGIP: Image Understanding, 53(2), 1991, pp 211–218.
• [9] Reska, D., Jurczuk, K., Boldak, C., Kretowski, M.: MESA: Complete approach for design and evaluation of segmentation methods using real and simulated tomographic images. Biocybernetics and Biomedical Engineering 34(3), 2014, pp. 146–158.
• [10] Badakhshannoory, H., Saeedi, P.: A model-based validation scheme for organ segmentation in CT scan volumes. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 58(9), 2011, pp. 2681–2693.