Fine-tuned spot detection on ELISPOT images

• Autorzy: Bieniecki W. , Gonzalez V.M.M. , Grabowski S.

Warianty tytułu

PL

Precyzyjne wykrywanie plamek na obrazach ELISPOT

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Enzyme linked immunospot assay (ELISPOT) is a powerful technique used for detection and quantification of antigen specific immunological responses at the single cell level, which could have a prognostic value to diagnose the long-term graft outcome (i.e., kidney) and to evaluate the level of immunosuppression therapy needed. Basically, ELISPOT image contains round spots of different color, intensity and size. The image analysis should include accurate measurements of spot properties, like area and color. We propose a new approach to spot detection and measurement on ELISPOT microscope images, combining the Canny operator and a circle-fitting routine that we previously used (in somewhat different context) for that class of images. Good edge detection algorithms, like the Canny one, yield locally accurate spot contour arcs but their drawback is that the found arcs are not connected, i.e., do not constitute full contours. We solved the problem, fitting arcs belonging to the same spot contour. For each arc, a circle to each it belongs was approximated and then circle clus-tering was performed not to produce too many (false) contours.

PL

ELISPOT (enzyme linked immunospot assay) jest metodą pozwalającą na ocenę natężenia odpowiedzi immunologicznej wobec określonych antygenów na poziomie pojedynczych komórek. Badanie tej odpowiedzi pozwala na monitorowanie ryzyka przewlekłego odrzutu przeszczepu (np. nerki) i zastosowania odpowiedniej terapii immunosupresyjnej. Obraz w badaniu ELISPOT zawiera okrągłe plamki różniące się zabarwieniem, wielkością i intensywnością. Celem analizy komputerowej obrazu jest precyzyjny pomiar parametrów plamek, takich jak pole powierzchni i kolor. W pracy zaproponowano nowy algorytm detekcji i określenia konturów plamek łączący operator Canny'ego z procedurą aproksymacji średniokwadratowej okręgiem konturu. Podobna metoda została przez nas sprawdzona w innym kontekście (wykrywanie całkowitego obszaru zainteresowania). Algorytmy detekcji krawędzi (m.in. Canny) dobrze lokalnie oddają fragmenty rozmytych konturów, ale zwykle zwracają łuki, a nie zamknięte krzywe. Rozwiązaliśmy ten problem, dopasowując do siebie łuki należące do tego samego konturu. Dla każdego łuku znajdowane było koło, a następnie w procesie grupowania usuwaliśmy fałszywe (nadmiarowe) kontury.

Słowa kluczowe

EN

ELISPOT; Canny's operator; color images

PL

ELISPOT; operator Canny 'ego; obrazy barwne

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2009
• Tom: T. 13, z. 3/1
• Strony: 781--791
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Bieniecki W.

• Computer Engineering Department, Technical University of Lodz

autor

Gonzalez V.M.M.

• International Faculty of Engineering, Technical University of Lodz, Poland
• ETSITUniversidad Politecnica de Valencia, Spain

autor

Grabowski S.

• Computer Engineering Department, Technical University of Lodz

Bibliografia

• [1] Bieniecki W., Grabowski S., Sankowski D., Kościelska-Kasprzak К., Bernat В., Klinger M., An Efficient Processing and Analysis Algorithm for Images Obtained from Immuno enzymatic Visualization of Secretory Activity. Proceedings of the 8th. International IEEE Conference CADSM 2005, Lviv-Polyana, Ukraine, 2005, 458-460.
• [2] Bieniecki W., Grabowski Sz., Kościelska-Kasprzak К., Drulis-Fajdasz D., Mazanowska O., Klinger M., An Algorithm for Smart ROI Detection in ELISPOT Examination Images. Proc. of 15th National Conf. „Sieci i Systemy Informatyczne", Łódź, Oct. 2007, 133-136.
• [3] Bieniecki W., Krupiński M., Grabowski S., Kościelska-Kasprzak K., Drulis-Fajdasz D., Mazanowska O., Klinger M., Unsupervised two-color ELISPOT image segmentation based on k-means clustering. Proceedings of International Conference TCSET'2008, Lviv-Slavsko, Ukraine, 2008, 368-372.
• [4] Bieniecki W., Gródecki A., Grabowski S., Kościelska-Kasprzak К., Drulis-Fajdasz D., Mazanowska O., Klinger M., Zastosowanie algorytmu Hit-Miss do segmentacji barwnych obrazów mikroskopowych w badaniu metodą ELISPOT. Automatyka (półrocznik AGH), t. 12, z. 3, 2008, 585-597, ISSN: 1429-3447.
• [5] Bieniecki W., Węgrzyn M., Grabowski S., Kościelska-Kasprzak K., Drulis-Fajdasz D., Mazanowska O., Klinger M., Zastosowanie algorytmów progowania adaptacyjnego do segmentacji barwnych obrazów mikroskopowych w badaniu metodą ELISPOT. Automatyka (półrocznik AGH), t. 12, z. 3, 2008, 599-608, ISSN: 1429-3447.
• [6] Canny J.F., A computational approach to edge detection. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 8, no. 6, 1986, 679-698.
• [7] Gander W., Golub G.H, Strebel R., Least-Squares Fitting of Circles and Ellipses. BIT Numerical Mathematics, Springer, 1994.
• [8] Grigorescu C, Petkov N., Westenberg M.A., Contour and boundary detection improved by surround suppression of texture edges, Image and Vision Computing, vol. 22, no 8, 609—622, 2004.
• [9] Press W.H., Teukolsky S.A., Vetterling W. Т., Flannery B.P., Numerical recipes in C. Cambridge University Press, Cambridge, 2002.
• [10] Тагу-Lehmann M., Hricik D.E., Justice A.C., Potter N.S., Heeger P.S., Enzyme-linked immunosor-bent assay spot detection of interferon-gamma and interleukin 5-producing cells as a predictive marker for renal allograft failure. Transplantation, vol. 66, 219-224, 1998.
• [11] Versteegen J.M., Logtenberg Т., Ballieux R.E., Enumeration of IFN-gamma-producing human lymphocytes by spot-ELISA. A method to detect lymphokine-producing lymphocytes at the single-cell level. J. Immunol. Methods, vol. Ill, 25-29, 1998.