Comparison of single and sequential thresholding applied to segmentation of a cell cluster at Ki-67 staining

• Autorzy: Markiewicz T.

Warianty tytułu

PL

Porównanie metod pojedynczego i sekwencyjnego progowania w zastosowaniu do segmentacji klastrów komórek w obrazach mikroskopowych przy odczynie Ki-67

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents the comparison of different approaches to segmentation of a cell cluster in microscopic images at Ki-67 stained tissues. In automatic quantitative analysis appropriate cell segmentation is the most important task. The main problem is a cell bordering or overlapping, which makes different cell clusters very difficult to separate. Different types of cells based on all nuclei can be recognized. Among them there exists bordering with lighted area between nuclei, the bordering without that area but with significant narrow space between nuclei and in the bad case without even this narrow space. In the first case the optimal selection of threshold value, also in the sequential thresholding manner, can be a successful approach. For nuclei bordering with significant narrow border the appropriate distance transformation and the watershed transform is the most common method to separate these cells. The advantages and disadvantages of different approaches to segmentation will be presented and discussed in the study.

PL

W pracy przedstawione jest porównanie różnych metod segmentacji klastrów komórek w obrazach mikroskopowych przy odczynie Ki-67. Jest to obok klasyfikacji komórek główny problem występujący w automatycznej analizie ilościowej preparatów tkanek. Klastry komórek są obiektami obrazu bardzo trudnymi do właściwej segmentacji i związane są ze stykaniem lub nakładaniem się profili jąder komórek. Można odróżnić kilka rodzajów klastrów: z jaśniejszym obszarem pomiędzy jądrami komórek, bez takiego obszaru ale z przewężeniem powierzchni oraz w najtrudniejszym przypadku bez przejaśnień i przewężeń. W pierwszym z wymienionych przypadków skutecznym podejściem jest odpowiedni wybór progu do progowania, w tym podejście oparte na progowaniu sekwencyjnym. W drugim przypadku dobre efekty daje metoda działów wodnych w połączeniu z właściwą transformacją odległościową. Skuteczność rozważanych w pracy podejść segmentacji klastrów komórek zostanie zaprezentowana i skomentowana.

Słowa kluczowe

EN

thresholding; segmentation; image processing

PL

progowanie; segmentacja; przetwarzanie obrazów

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 87, nr 5
• Strony: 104--106
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Markiewicz T.

• Warsaw University of Technology (1), Military Institute of Medicine (2),

Bibliografia

• [1] Soille P. , Morphological Image Analysis, Principles and Applications. Springer, Berlin 2003
• [2] Markiewicz T., Wisniewski P., Osowski S., Patera J . , Kozlowski W. , Koktys z R. , Comparative analysis of the methods for accurate recognition of cells in the nuclei staining of the Ki-67 in neuroblastoma and ER/PR status staining in breast cancer. Anal Quant Cytol, 31 (2009), No. 1, 49-62
• [3] Demirkaya O. , Asyal i M. H. , Sahoo P. K., Image Processing with MATLAB: Applications in Medicine and Biology. CRC 2009
• [4] Otsu N. , A threshold selection method from grey-level histograms. IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics (1979), No. 9, 62-66
• [5] Kurita T, Otsu N, Adbelmalek N: Maximum likelihood thresholding based on population mixture model. Pattern Recogn, 25 (1992), 1231:1240
• [6] Reddi SS, Rudin FS, Keshavan HR: An optimal multiple threshold scheme for image segmentation. IEEE Trans. Syst. Man. Cybernetics, SMC-14 (1984), 661-665
• [7] Kittler J, Illingworth J : Minimum error thresholding. Patters Recogn, 19 (1986), 41-47