PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Zastosowanie algorytmów progowania adaptacyjnego do segmentacji barwnych obrazów mikroskopowych w badaniu metodą ELISPOT

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Application of adaptive thresholding algorithms to color microscope image segmentation in ELISPOT examination
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule zaprezentowano podejście do segmentacji barwnych obrazów mikroskopowych w badaniu ELISPOT przy użyciu metod progowania składowych barwy. Pod uwagę wzięto trzy metody progowania adaptacyjnego: Bernsena, oraz dwie wersje algorytmu Peaks & Valleys. Metody te w oryginalnej postaci zostały zaprojektowane do przetwarzania obrazów monochromatycznych. Autorzy zaproponowali ich rozszerzenie na przestrzeń barw RGB. Publikacja zawiera dyskusję skuteczności działania tych algorytmów na podstawie testów przeprowadzonych na obrazach dostarczonych przez Akademię Medyczną we Wrocławiu.
EN
An approach to segmentation of color microscope images, obtained in ELISPOT examination, which utilizes color components thresholding, is presented. Three methods of adaptive thresholding have been taken into account: Bernsen and two variants of Peaks & Valleys. Primarily, the algorithms were intended for monochrome images and the authors proposed their extension to RGB color space. The properties of the algorithms have been discussed basing on the tests carried out on images provided by the Wroclaw Medical Academy.
Wydawca
Rocznik
Strony
599--608
Opis fizyczny
Bibliogr. 12 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
  • Katedra Informatyki Stosowanej, Politechnika Łódzka
autor
  • Katedra Informatyki Stosowanej, Politechnika Łódzka
autor
  • Katedra Informatyki Stosowanej, Politechnika Łódzka
  • Katedra i Klinika Nefrologii i Medycyny Transplantacyjnej, Akademia Medyczna we Wrocławiu
  • Katedra i Klinika Nefrologii i Medycyny Transplantacyjnej, Akademia Medyczna we Wrocławiu
  • Katedra i Klinika Nefrologii i Medycyny Transplantacyjnej, Akademia Medyczna we Wrocławiu
autor
  • Katedra i Klinika Nefrologii i Medycyny Transplantacyjnej, Akademia Medyczna we Wrocławiu
Bibliografia
  • [1] Hanson A.R., Riseman E.R., Segmentation of natural scenes. Computer Vision Systems, Hanson and Riseman (Eds), Academic Press, NJ, 1978, 129-163.
  • [2] Otsu N., A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Transactions on Systems, Mań and Cybernetics, vol. SMC-9, Jan. 1979, 62-66.
  • [3] Kittler J., Illingworth J., Foglein J., Threshold selection based in a simple image statistic. Computer Vision, Graphics and Image Processing, vol. 30, 1985, 125-147.
  • [4] Bernsen J., Dynamic thresholding of grey-level images. Proceedings 8th International Conference on Pattern Recognition, Paris 1986, 1251-1255.
  • [5] Celenk M., A color clustering technique for color image segmentation. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 52, 1990, 145-170.
  • [6] Young I.T., Gerbrands J.J., van Vliet L.J., Fundamentals of Image Processing. The Netherlands at the Delft University of Technology, 1998.
  • [7] Ritter G.X., Wilson J.N., Computer Vision Algorithms in Image Algebra. London, CRC Press 2001.
  • [8] Gebauer B.S., Hricik D.E., Atallah A., Bryan K., Riley J., Tary-Lehmann M., Greenspan N.S., Dejelo C., Boehm B.O., Hering B.J., Heeger P.S., Evolution of the enzyme-linked immunosorbent spot assay for post-transplant alloreactivity as a potentially useful immune monitoring tool. Am. J. Transplant., vol. 2, 2002, 857-866.
  • [9] Hricik D.E., Rodriguez V., Riley J., Bryan K., Tary-Lehmann M., Greenspan N., Dejelo C., Schulak J.A., Heeger P.S., Enzyme linked immunosorbent spot (ELISPOT) assay for interferon-gamma independently predicts renal function in kidney transplant recipients. Am. J. Transplant., vol. 3, 2003, 878-884.
  • [10] Wójcicki D., Bieniecki W., Grabowski Sz., Kościelska-Kasprzak K,, Algorytmy przetwarzania wstępnego obrazów mikroskopowych w badaniu aktywności wydzielniczej limfocytów. XIII konf. „Sieci i systemy informatyczne", Łódź 2005, 573-580.
  • [11] Strzecha K., Fabijańska A., Sankowski D., Nowe algorytmy segmentacji w wysokotemperaturowym przemysłowym systemie analizy obrazów. Automatyka (półrocznik AGH), t. 10, z. 3, 2006, 283-297.
  • [12] Bieniecki W., Grabowski S., Kościelska-Kasprzak K., Drulis-Fajdasz D., Mazanowska O., Klinger M., An Algorithm for Smart ROI Detection in ELISPOT Examination Images. XV konf. „Sieci i systemy informatyczne", Łódź 2007, 133-136.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-AGH1-0017-0036
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.