PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 20

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote The Detection of Internal Fingerprint Image Using Optical Coherence Tomography
Sekulska-Nalewajko J., Gocławski J., Sankowski D.
Image Processing & Communications
|
2017
|
Vol. 22, no. 4
59--72
EN
Recently, optical coherence tomography (OCT) has been tested as a contactless technique helpful for damaged or spoofed fingerprint recovery. Three dimensional OCT images cover the range from the skin surface to papillary region in upper dermis. The proposed method extracts from B-scans high intensity ridges in both air-epidermis and dermis-epidermis interfaces. The extraction is based on the localisation of two OCT signal peaks corresponding to these edges. The borders are spline smoothed in two orthogonal planes of the image space. The result images are presented and compared with camera views.
2
Content available remote A New Idea of Fast Three-Dimensional Median Filtering for Despeckling of Optical Coherence Tomography Images
Gocławski J., Sekulska-Nalewajko J.
Image Processing & Communications
|
2015
|
Vol. 20, no. 3
25--34
EN
Median filtering has been widely used in image processing for noise removal because it can significantly reduce the power of noise while limiting edge blurring. This filtering is still a challenging task in the case of three-dimensional images containing up to a billion of voxels, especially for large size filtering windows. The authors encountered the problem when applying median filter to speckle noise reduction in optical coherence tomography images acquired by the Spark OCT systems. In the paper a new approach to the GPU (Graphics Processing Unit) based median smoothing has been proposed, which uses two-step evaluation of local intensity histograms stored in the shared memory of a graphic device. The solution is able to output about 50 million voxels per second while processing the neighbourhood of 125 voxels by Quadro K6000 graphic card configured on the Kepler architecture.
3
Content available remote A Method for Thiarubrine Canals Extraction in Optical Coherence Tomography Images of Schkuhria Pinnata Roots
Sekulska-Nalewajko J., Gocławski J., Wielanek M., Gajewska E., Tamborski Sz.
Image Processing & Communications
|
2014
|
Vol. 19, no. 2-3
151--160
EN
This paper presents a method of automatic recognition of thiarubrine canals in images obtained with Optical Coherence Tomography technique. The plant material was the Ri-transformed root culture of South American herb Schkuhria pinnata. The series of highresolution OCT B-scans for the study were collected using custom made experimental system operating light of 800 nm central wavelength. The method reduces significant artefacts and uses region growing approach adapted to specific features of OCT images. Results of the identification have been compared with data obtained by specialist for selected B-scans. The algorithm accuracy was also verified using a simple numeric phantom.
4
Content available Neural network segmentation of images from stained cucurbits leaves with colour symptoms of biotic and abiotic stresses
Gocławski J., Sekulska-Nalewajko J., Kuźniak E.
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
|
2012
|
Vol. 22, no. 3
669-684
EN
The increased production of Reactive Oxygen Species (ROS) in plant leaf tissues is a hallmark of a plant's reaction to various environmental stresses. This paper describes an automatic segmentation method for scanned images of cucurbits leaves stained to visualise ROS accumulation sites featured by specific colour hues and intensities. The leaves placed separately in the scanner view field on a colour background are extracted by thresholding in the RGB colour space, then cleaned from petioles to obtain a leaf blade mask. The second stage of the method consists in the classification of within mask pixels in a hue-saturation plane using two classes, determined by leaf regions with and without colour products of the ROS reaction. At this stage a two-layer, hybrid artificial neural network is applied with the first layer as a self-organising Kohonen type network and a linear perceptron output layer (counter propagation network type). The WTA-based, fast competitive learning of the first layer was improved to increase clustering reliability. Widrow-Hoff supervised training used at the output layer utilises manually labelled patterns prepared from training images. The generalisation ability of the network model has been verified by K-fold cross-validation. The method significantly accelerates the measurement of leaf regions containing the ROS reaction colour products and improves measurement accuracy.
5
Content available remote A Graph-Based Approach to the Segmentation of Images with Mould Filled Foam Matrices
Gocławski J., Sekulska-Nalewajko J.
Image Processing & Communications
|
2012
|
Vol. 17, no. 4
59--70
EN
In the paper a method of MST (minimum spanning tree) graph-based image segmentation supported by parallel GPUprocessing has been presented. It has been applied to images of foam matrices filled with mould fungi of Mucor genus. The aim of the segmentation was to extract the profiles of the matrix objects from image background. Parallel computing methods were used to the initial image filtering, graph edge array building and sorting. The results obtained with graph based method both with and without parallel processing have been compared with conventional analysis in MATLAB environment. It has been verified that GPU processing clearly reduce execution time of the algorithm.
6
Content available An image segmentation method to reveal regions of stress manifestation in stained cucurbits' leaves using LVQ neural network
Gocławski J., Sekulska-Nalewajko J.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2011
|
T. 15, z. 3
105-118
EN
In the paper an image segmentation method has been presented, which enables to detect cucurbits' leaves stress manifestation featured by the accumulation of reactive oxygen species (ROS) like hydrogen peroxide (H2O2) or superoxide anion radical (O2 ). After specific leaf staining the regions can be distinguished in colour space from the intact leaf parts. The proposed algorithm, developed in MATLAB environment, includes the segmentation of scanned leaf images with selected background, the exclusion of certain leaf parts and the classification of reminded leaf blade image pixels in H, S (hue, saturation) colour space. The classification is based on LVQ type neural network with several neurons in an internal layer and two neurons in an output layer, which represent image pixels of stained and unstained tissue respectively. The network learning process uses representative leaf image pixel data and binary template images of stress manifestation regions prepared manually by specialists. The classifier was 5-fold cross validated with the pixel H, S data of learned image and validated with the data of other images (with templates). The computed classification errors have been included. The experiments of stress regions detection carried out for the series of 12 images gave a few percent errors compared to manual classification.
PL
W artykule przedstawiono metodę segmentacji obrazów, która pozwala wykrywać obszary ujawniania się stresu na liściach roślin dyniowatych charakteryzujących się akumulacją reaktywnych form tlenu (ROS), takich jak woda utleniona (H2O2) lub anionorodnik ponadtlenkowy (O2). W następstwie specyficznego wybarwiania obszary te dają się odróżnić od nietkniętych części liścia w przestrzeni koloru. Proponowany algorytm, opracowany w środowisku MATLAB, obejmuje segmentację obrazów liści zeskanowanych na wybranym tle, wyłączanie pewnych partii liścia z dalszej analizy i klasyfikację pozostałych pikseli obrazu blaszki liścia w przestrzeni H, S (odcień, nasycenie). Klasyfikacja bazuje na sieci neuronowej typu LVQ z kilkoma neuronami w warstwie wewnętrznej i dwoma neuronami warstwy wyjściowej, reprezentującymi piksele obrazu odpowiadające wybarwionej i niewybarwionej tkance liścia. Proces uczenia się sieci wykorzystuje dane pikseli reprezentatywnych obrazów i binarne wzorce klasyfikacji obszarów ujawniania stresu przygotowane manualnie przez specjalistów. Klasyfikator poddano 5-krotnej ocenie krzyżowej dla danych H, S obrazu podlegającego uczeniu się i oceniono dla danych z innych obrazów (mających wzorce). Dołączono obliczone błędy klasyfikacji. Eksperymenty wykrywania obszarów stresu przeprowadzone dla serii 12 obrazów dały kilkuprocentowe błędy w porównaniu z klasyfikacją manualną.
7
Content available An image analysis method for the automatic measurement of selected morphological features of wheat shoots
Sekulska-Nalewajko J., Gocławski J.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2011
|
T. 15, z. 3
243-257
EN
In the paper an image processing and analysis algorithm has been presented, which provides the automatic measurement of selected morphological features of young wheat shoots. The plants were subject of heavy metals treatment experiments as well as beneficial selenium influence, so they growth potential can differ from the control group. The proposed measurement system uses scanned leaf images, that are processed in MATLAB environment to get leaves lengths and areas. After the segmentation stage binary image skeletons are determined, then changed to the graph forms and corrected to obtain the medial axes of a stem and leaves. These axes are measured in length, after their smoothing with the cubic splines method. The selection of leaf branching pixels and their closest counterparts on the other edge of each leaf enables cutting single leaves and the measurement of their areas. The length measurements for the selected population of shoots have been presented and compared with the results of manual and simplified methods. The example measurements of leaf areas with and without selenium influence have been included as well.
PL
W artykule przedstawiono algorytm przetwarzania i analizy obrazu, który umożliwia automatyczny pomiar wybranych cech morfologicznych młodych pędów pszenicy. Rośliny te były poddawane oddziaływaniu zarówno metali ciężkich, jak i korzystnemu działaniu selenu, tak że ich potencjalny wzrost może różnić się od grupy kontrolnej. Proponowany system pomiarowy wykorzystuje zeskanowane obrazy liści, które następnie są przetwarzane w środowisku MATLAB, aby wyznaczyć długości i pola powierzchni liści. Po wykonaniu segmentacji wyznaczane są binarne obrazy szkieletów pędów, następnie zamieniane w formę grafu i korygowane w celu wyznaczenia linii środkowych łodygi i liści. Linie te podlegają pomiarom długości po ich wygładzeniu za pomocą funkcji sklejanych 3. stopnia. Wybór punktów odgałęzienia liści i ich najbliżej położonych odpowiedników z drugiej strony liścia pozwala na odcięcie poszczególnych liści i pomiar ich pola powierzchni. Przedstawiono wykonane pomiary długości wybranej populacji pędów i porównano je z wynikami metody manualnej i uproszczonej. Dołączono także przykładowe pomiary pola powierzchni liści roślin wzrastających pod wpływem korzystnego działania selenu i bez niego.
8
Content available remote Koncepcja i rozwój studiów podyplomowych w Katedrze Informatyki Stosowanej
Sankowski D., Sekulska-Nalewajko J., Wojciechowski R.
Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Łódzka
|
2010
|
z. 121
29-43
PL
Publikacja przedstawia ewolucję kierunków kształcenia podyplomowego w ofercie Katedry Informatyki Stosowanej Politechniki Łódzkiej w latach 1998-2010. Zakres tematyki studiów skutecznie nadążał za zmianami potrzeb rynku pracy i rozwojem narzędzi informatycznych. Do pierwszych studiów dotyczących efektywnego wykorzystania zasobów informatycznych dołączyły studia informatyczne kierownae do nauczycieli różnych specjalności, w związku z koniecznością uzuskiwania przez nich odowiednich uprawnień. Kilka lat później, ze względu na rozwój technologii sieci komputerowych, otwarto studia w tej dziedzinie. W ostatnim czasie najbardziej efektywne i popularne okazują się jednak studia a zakresu grafiki komputerowej i animacji z uwagi na wszechstronność zastosowań narzędzi graficznych w różnych obszarach aktywności człowieka. Rozwinięciem idei studiów z grafiki komputerowej jest rozpoczynające się obecnie nauczanie programowania gier komputerowych i aplikacji mobilnych.
EN
In the article, the evolution of postgraduate education in offer of Computer Engineering Department, Technical University of Łódź, from 1998 to 2010, is presented. The studies content has effectively followed the labor market`s changes and informatics technologies evolution. The first course concerned on effective usage of informatics resources comes the computer science studies offered for teachers of different specialties due the needs of new skills training. A few years later, because of computer networks evolution, the networking course was organized. Lastly, the most effective and popular are computer graphics and animation courses due the versatility of graphics tools usage in different aspects of human being. Following the computer graphics course concept is currently starting course of computer games and mobile applications programming.
9
Content available remote Komputerowe przetwarzanie i analiza obrazów w ocenie zjawisk zachodzących w komórkach i tkankach roślin
Gocławski J., Sekulska-Nalewajko J.
Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Łódzka
|
2010
|
z. 121
311-331
PL
Katedra Informatyki Stosowanej Politechniki Łódzkiej współpracuje z biologami z dwóch jednostek Uniwersytetu Łódzkiego, które zajmują się badaniami procesów fizjologicznych i zakłóceniami rozwoju roślin powodowanymi różnorodnymi czynnikami zewnętrznymi. Celem współpracy jest opracowanie metod automatycznego pomiaru wybranych objawów reakcji roślin na stres przy zastosowaniu technik przetwarzania i analizy obrazu. Rozważano obrazy barwne przedstawiające wybrane reakcje zarówno na poziomie komórkowym, np. w postaci anomalii mitozy i uszkodzeń chromosomów, jak i na poziomie tkankowym jako przebarwienia oraz jako zmiany topologii i morfologii różnych części roślin. W pracy zaprezentowano przegląd metod segmentacji i rozpoznawania obrazów opracowanych przez autorów w celu automatyzacji pomiarów tych reakcji obserwowanych u roślin w skali mikro- i makroskopowej.
10
Content available The perspectives of applying OCT technology to the investigations of selected biological materials and processes
Rowińska Z., Gocławski J., Sekulska-Nalewajko J.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2010
|
T. 14, z. 3/2
749-764
EN
Optical Coherence Tomography is 3D imaging technology, which can produce high resolution cross-sectional images of biological issues in vivo and in real time. OCT perfectly fills apparent gap in depth/resolution feature space existing between confocal microscopy and ultrasound methods. The paper explains the concept of OCT method and presents the review of some measurement systems currently offered by most advanced producers and some existing applications used in medicine and biology. The authors suggested the new proposals of applying OCT to some biological investigations e.g.: the estimation of topological changes of wheat roots cultivated in the presence of heavy metals, the evaluation of spatial changes of plant tissues caused by biotic and abiotic stressors.
PL
Optyczna tomografia koherencyjna (OCT) jest trójwymiarową technologią obrazowania, która umożliwia uzyskanie wysokiej rozdzielczości obrazów przekrojów obiektów biologicznych in vivo oraz w czasie rzeczywistym. OCT stanowi pośrednie ogniwo w technologiach obrazowania 3D pod względem głębokości wnikania w materiał oraz rozdzielczości, może być zlokalizowana pomiędzy mikroskopią konfokalną a ultrasonografią. Artykuł wyjaśnia koncepcję OCT oraz prezentuje przegląd stanowisk pomiarowych oferowanych przez czołowych producentów oraz niektóre zastosowania w medycynie i biologii. Autorzy wskazali również nowe możliwości wykorzystania tej technologii do pewnych badań w dziedzinie biologii, takich jak: ocena zmian topologii korzeni pszenicy hodowanej w obecności metali ciężkich, ocena przestrzennych zmian strukturalnych tkanek roślin pod wpływem biotycznych i abiotycznych czynników stresowych.
11
Content available An algorithm to extract first and second order venation of apple-tree leaves stained for H2O2 detection
Sekulska-Nalewajko J., Gocławski J., Gajewska E., Wielanek M.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2010
|
T. 14, z. 3/1
359-372
EN
In the paper an algorithm for the extraction of first and second order leaf venation has been presented. The algorithm applies to apple tree leaves specially stained to reveal the areas of H2O2 appearing in the leaf blade as brown spots of different size and intensity. In the considered case they represent the defence reaction of planfs tissue to a bacterial infection called fire blight. Examined leaf images include visible leaf veins with colour hue and brightness similar to the H2O2 spots. They are often superimposed on leaf veins and make serious distortions for the process of their extraction. In these conditions typical algorithms for the detection of venation patterns usually fail, so a new method of primary and secondary veins detection has been proposed. The vein extraction is based on the step-wise tracking of each vein axis using polygonal linę with the line segments of fixed size. The optimal direction for each step is obtained through the minimization of the proposed cost function depending on the prediction angle. The algorithm has been written in the M-language and executed in MATLAB environment. The experiments of leaf vein tracking carried out for the series of images gave promising results accepted by the biologists.
PL
W artykule przedstawiono algorytm wykrywania pierwszo- i drugorzędowego użyłkowania liści. Algorytm ten zastosowano do liści jabłoni specjalnie barwionych pod kątem wykrycia obszarów H2O2, występujących w blaszce liściowej w postaci brązowych plam o różnym rozmiarze i natężeniu barwy. Plamy te są objawem reakcji obronnej tkanki roślinnej na infekcję bakteryjną zwaną zarazą ogniową. Badane obrazy liści zawierają widoczne żyłki, których odcień koloru oraz jasności są zbliżone do tych obserwowanych w obszarach koncentracji H2O2. Obszary te często nakładając się na żyłki liścia, stanowią poważne zakłócenia w procesie ich wykrywania. W tych warunkach typowe algorytmy identyfikacji wzoru unerwienia zazwyczaj nie sprawdzają się, dlatego zaproponowano nową metodę detekcji żyłkowania pierwszego i drugiego rządu. Jest ona oparta na krokowym śledzeniu każdej żyłki z wykorzystaniem linii łamanej o odcinkach stałej długości. Optymalny kierunek w każdym kroku śledzenia uzyskuje się poprzez minimalizację zaproponowanej funkcji kosztu względem kąta predykcji. Algorytm napisano w języku M i zrealizowano w środowisku MATLAB. Testy algorytmu śledzenia żyłek przeprowadzone dla serii obrazów dają obiecujące rezultaty zaakceptowane przez biologów.
12
Content available remote An automatic segmentation method for scanned images of wheat root systems with dark discolourations
Gocławski J., Sekulska-Nalewajko J., Gajewska E., Wielanek M.
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
|
2009
|
Vol. 19, no 4
679-689
EN
The analysis of plant root system images plays an important role in the diagnosis of plant health state, the detection of possible diseases and growth distortions. This paper describes an initial stage of automatic analysis-the segmentation method for scanned images of Ni-treated wheat roots from hydroponic culture. The main roots of a wheat fibrous system are placed separately in the scanner view area on a high chroma background (blue or red). The first stage of the method includes the transformation of a scanned RGB image into the HCI (Hue-Chroma-Intensity) colour space and then local thresholding of the chroma component to extract a binary root image. Possible chromatic discolourations, different from background colour, are added to the roots from blue or red chroma subcomponent images after thresholding. At the second stage, dark discolourations are extracted by local fuzzy c-means clustering of an HCI intensity image within the binary root mask. Fuzzy clustering is applied in local windows around the series of sample points on roots medial axes (skeleton). The performance of the proposed method is compared with hand-labelled segmentation for a series of several root systems.
13
Content available Automatyczny pomiar długości korzeni siewek pszenicy z hodowli hydroponicznej przy wykorzystaniu metod przetwarzania i analizy obrazów
Gocławski J., Sekulska-Nalewajko J., Gajewska E., Wielanek M.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2009
|
T. 13, z. 3/1
831-847
PL
W artykule przedstawiono automatyczną metodę pomiaru długości systemu wiązkowego korzeni pszenicy z hodowli hydroponicznej opartą o przetwarzanie i analizę obrazu. Badanie tej cechy ma istotne znaczenie w ocenie stopnia tolerancji roślin na działanie czynników środowiskowych wpływających na ich produktywność. W proponowanej metodzie zastosowano uproszczoną procedurę przygotowania preparatów korzeni oraz założono minimalne nakłady sprzętowe w formie standardowego skanera i komputera osobistego. Zawiera ona segmentację barwnego obrazu korzeni, szkieletyzację uzyskanego obrazu binarnego, a następnie odtworzenie, z płaskich szkieletów, topologii trójwymiarowych drzew korzeniowych poszczególnych korzeni wiązki, określonych w pracy jako korzenie 1. rzędu. Analiza struktur danych tych drzew umożliwia odtworzenie w rastrze obrazu przebiegu osi korzeni 1. rzędu i ich bocznych odgałęzień. Długości korzeni są wyliczane wzdłuż tych osi, po uprzednim wygładzeniu ich przebiegu przy użyciu funkcji sklejanych trzeciego stopnia. Pomiary długości korzeni 1. rzędu przeprowadzone dla serii 10 obrazów (ok. 50 korzeni) wykazały niewielką rozbieżność z wynikami pomiarów metodą manualną -średnio 1,94%.
EN
In the paper an automatic method of length measurement has been presented for the roots of wheat from hydroponic culture, based on image processing and analysis. Evaluation of this feature of root systems is important for the estimation of plant tolerance to environmental factors influencing their productivity. In the proposed method simplified procedure of root preparation is applied and low-cost equipment is assumed consisting of typical scanner device and personal computer. The method includes root image segmentation in colour space, binary image skeletonization and then 3D trees topology reconstruction from 2D skeletons of all individual fibrous roots defined as 1. order roots. The analysis of tree data structures enables the reconstruction of axes of 1. order roots and their lateral branches in the image raster. Root lengths are calculated along these axes following cubic splines smoothing of their routes. The measurements of 1. order roots, carried out for the series of 10 images (about 50 roots) revealed only small differences from the results obtained with manual method - 1,94% in average.
14
Content available Algorytm segmentacji mikroskopowych obrazów okrzemek w preparatach z zanieczyszczeniami osadowymi
Sekulska-Nalewajko J., Gocławski J.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2009
|
T. 13, z. 3/1
971-986
PL
W artykule zaprezentowano nową, odporną na artefakty, metodę segmentacji obrazów mikroskopowych okrzemek. Obrazy te pobiera się w skali szarości, w jasnym polu widzenia mikroskopu, z preparatów zawierających zanieczyszczenia takie jak drobinki kurzu, okruchy skorupek lub kryształy piasku. Metoda ta zakłada składanie obrazów pochodzących z różnych płaszczyzn ostrości, zawierających odpowiednio ornamentację powierzchni i kontury okrzemek. Krawędzie obiektów okrzemek wykrywa się przy pomocy filtracji Canny'ego, a ich obszary są wydobywane niezależnie przy zastosowaniu transformaty „czarnego cylindra" i rekonstrukcji morfologicznych. Przerwania konturów podlegają uzupełnieniu poprzez połączenie ich końców wewnątrz poszczególnych obszarów okrzemek. Aby rozróżnić obiekty skorupek o regularnych kształtach od artefaktów sprawdza się krzywizny konturów, osie i środki symetrii. Kierunkowość ornamentacji skorupek okrzemek, jeśli występuje, jest rozpoznawana poprzez analizę histogramów obrazów fazowych wewnątrz masek poszczególnych obiektów.
EN
In the paper a new, robust to artefacts, method of microscopic diatom image segmentation has been presented. Images are acquired in grey-levels using bright field microscopy from specimens with impurities such as dust specks, debris or sand crystals. The method assumes superposition of images from different focal planes including diatom surface ornamentation and boundaries. Diatom object contours are detected using Canny filtering and their background regions are extracted independently applying bottom hat filtering and morphological reconstruction. Contour gaps are filled by linking of all contour ends inside of individual diatom background regions. To distinguish regularly shaped objects of diatoms from artefacts, contour curvatures, symmetry axes and centres are verified for each segmented object. Directional ornamentation of diatom frastules (if present) is detected by histogram analysis of phase images inside of individual region masks.
15
Content available Metoda automatycznego wyznaczania indeksu mitotycznego populacji komórek cebuli z wykorzystaniem drzewa decyzyjnego
Gocławski J., Sekulska-Nalewajko J., Anioł P.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2008
|
T. 12, z. 3
641-656
PL
Wyznaczanie indeksu mitotycznego jest metodą oceny zdolności podziału komórek w populacjach poddawanych oddziaływaniom różnorodnych czynników hamujących lub ułatwiających ich wzrost. Zaproponowano algorytmy segmentacji obrazów komórek cebuli i elementów jąder komórkowych wyodrębniających się w procesie podziału mitotycznego. Następnie wydobyto zestaw cech geometrycznych, teksturalnych i topologicznych elementów jąder komórkowych odróżniających interfazę od faz mitozy. Zbudowano drzewo decyzyjne oparte na algorytmie C4.5. W celu oszacowania błędu klasyfikacji przeprowadzono próby 10-krotnych walidacji skrośnych. Dokonano także redukcji przestrzeni cech za pomocą metody PCA. Wyliczono wartość indeksu mitotycznego badanej populacji komórek cebuli, błąd estymatora tego indeksu i przeprowadzono porównanie ze średnim błędem klasyfikacji.
EN
The evaluation of mitotic index is the method of estimation of cell division ability in cell populations treated by growth inhibitors or accelerators. The image processing algorithms for the segmentation of onion cells and their nuclei elements appearing in the process of mitosis is proposed. Then a set of geometrical, textural and topological features of nuclei elements was extracted, which can distinguish interphase from the stages of mitosis. A decision tree was built according to C4.5 method using the maximum of information gain ratio of the feature values. To evaluate classification error, a series of 10-fold crossvalidations were performed. The feature space was reduced by applying PCA method. The value of mitotic index for the tested onion cell population as well as the estimator index error was evaluated. The errors were compared with an average classification error.
16
Content available Metoda segmentacji obrazów mikroskopowych komórek roślinnych znakowanych radiograficznie do wyznaczania poziomu syntezy DNA w jądrach komórkowych
Gocławski J., Sekulska-Nalewajko J., Anioł P.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2007
|
T. 11, z. 3
75-87
PL
W artykule przedstawiono algorytm segmentacji autoradiogramów preparatów mikroskopowych komórek korzenia rzodkiewki (Raphanus sativus) wybarwionych metodą Feulgena. Celem segmentacji jest wyróżnienie obszarów skupień znacznika, co daje podstawą do dalszej oceny ilościowej poziomu syntezy kwasu nukleinowego (DNA) w jądrach komórkowych. Tempo namnażania materiału genetycznego może sygnalizować zaburzenia procesu wzrostu roślin powodowane różnymi czynnikami szkodliwymi w środowisku. Badane mikroskopowe obrazy autoradiograficzne są poddawane odwzorowywaniu z przestrzeni koloru RGB do HSV, filtracji medianowej, operacjom morfologicznym i w końcu progowaniu w celu znalezienia obiektów markera i powierzchni jąder komórkowych. Operacje te umożliwiają kompensację nierówności tła i redukcję artefaktów. Zastosowano dwa różne sposoby obróbki w celu wyodrębnienia dużych i małych skupień markera. Proponowany algorytm został zrealizowany w środowisku MATLAB 7 a wyniki segmentacji uzyskane dla serii 10 obrazów autoradiogramów zostały zweryfikowane pozytywnie przez cytologów.
EN
This paper presents the segmentation algorithm for autoradiograms of microscopic slices made of radish (Raphanus sativus) root meristematic cells stained with the Feulgen method. The segmentation purpose is the separation of isotopic marked agglomeration areas, what makes the base for subsequent quantitative discrimination of nucleic acid (DNA) synthesis level. The speed of genetic material multiplication can indicate the distortions of plant growth caused by various factors harmful for the environment. The investigated autoradiographic microscopic images are mapped from RGB to HSV colour space, median filtered, processed by morphological operations and finally thresholded to find the searched marker objects and nuclei surfaces. These operations enable image background equalization and artefact reduction. Two different paths of processing have been applied to extract small and big marker agglomerations. The proposed algorithm has been developed in MATLAB 7 environment and segmentation results for the series of 10 autoradiograms have been positively verified by cytologists.
17
Content available Analiza wymiaru fraktalnego okrzemek
Ambroziak R., Sekulska-Nalewajko J., Matulski M.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2005
|
T. 9, z. 3
513-524
PL
W pracy przedstawiono zastosowanie analizy fraktalnej do szacowania wymiarów fraktalnych okrzemek, jednokomórkowych glonów. Testowaniu poddano pięć typów morfologicznych okrzemek oraz jeden typ glonów z rodzaju Pediastrum (zielenice). Porównanie wymiarów fraktalnych jako metoda analizy morfologicznej może służyć do identyfikacji i klasyfikacji organizmów. W przypadku testowanych glonów wykazano różnice między wymiarami fraktalnymi okrzemek i zielenic oraz między okrzemkami o złożonej budowie a okrzemkami o budowie prostej.
EN
The paper presents application of fractal analysis to fractal measures determination of unicellular algae - diatoms. Five morphological types of diatoms as well as one type of algae from Pediastrum genus belonging to green algae were tested. Fractal measures comparison as a method to morphology analysis could be adequate to organisms' identification and classification. In case of algae the differences of fractal measures between diatoms and green algae as well as between diatoms with varied morphology and diatoms with simply morphology were noticed.
18
Content available remote Założenia budowy algorytmu do automatycznego rozpoznawania okrzemek w obrazach monochromatycznych
Sekulska-Nalewajko J., Grabowski S.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2004
|
T. 8, z. 3
73-79
PL
Artykuł przedstawia zagadnienia dotyczące przetwarzania obrazów komórek okrzemek do celów ich automatycznego rozpoznawania. We współczesnych problemach ekologii i ochrony środowiska okrzemki, mikroskopijne glony, są postrzegane jako jedne z najlepszych organizmów wskaźnikowych w systemach wodnych. W pracy podano założenia metodologiczne i koncepcyjne budowy systemu służącego do ich klasyfikacji taksonomicznej. Na analizę komórek okrzemek, które charakteryzują się znacznym zróżnicowaniem morfologicznym i złożoną teksturą, składa się kilka etapów. Są to: wydzielenie obiektu z tła oraz analiza obiektu, która obejmuje detekcję konturu, wyznaczenie osi symetrii i wyselekcjonowanie elementów ornamentacji komórki. Pierwszy etap, omówiony w tym artykule, opiera się na stosowaniu algorytmów segmentacji obrazu w celu wyodrębnienia obiektu z tła do dalszej analizy. W pracy przeprowadzono eksperyment z kilkoma algorytmami binaryzacji obrazu, w tym z własną modyfikacją algorytmu Bernsena, która usuwa część artefaktów wprowadzanych przez metodę oryginalną.
EN
The article presents the problems of processing images of diatom cells, goaled to automatic taxonomic classification. In the contemporary ecology and environment protection diatoms, being microscopic algae, are considered to be one of the best indicators in water systems. In this work we list the methological assumptions and main concepts for a system for automatic taxonomic classification of diatoms. Diatom cells have diverse shapes and textures, which makes the analysis of their images a difficult and complex task. The analysis requires several stages, that is: extracting the object from the background, contour detection, determination of the symmetry axis and extracting the features of shell pattern. The first stage discussed in this article is image binarization, feasible for further analysis. We experiment with a new algorithm, including own modification of Bernsen's method, which mitigates the artifacts specific to the original variant.
19
Content available remote Konstrukcja wirtualnego laboratorium za pomocą pakietu LabView
Kuzański M., Sekulska-Nalewajko J., Kuliberda K.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2004
|
T. 8, z. 3
609-617
PL
Wirtualne laboratorium jest to laboratorium sterowane przez komputer, do którego dostęp jest możliwy dzięki zewnętrznej kontroli przez medium transmisyjne. Aby zatem móc mówić o zdalnym laboratorium, należy podkreślić, iż jest ono swoistym eksperymentem, który w sposób namacalny ma nam zademonstrować ideę wirtualnego laboratorium oraz wirtualnych przyrządów pomiarowych. Takie możliwości daje platforma LabVIEW, która umożliwia monitorowanie, kontrolowanie, obsługiwanie np. przyrządów wirtualnych z poziomu Internetu, tzn. standardowej przeglądarki WWW.
EN
Distance learning means computer controlled system for education and training, where access into it is possible within web sites. This is a project which demonstrates ideas of virtual instruments, that simulate measurements in real time. Models of virtual laboratories are created by unimodal tool - LabVIEW platform, which also allows monitoring of measurement processes.
20
Content available remote Segmentacja i analiza obrazów mikroskopowych barwionych immunohistochemicznie
Bieniecki W., Sekulska-Nalewajko J.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2003
|
T. 7, z. 3
283-293
PL
Opisano własny algorytm segmentacji obrazów barwnych. Pod uwagę wzięto mikroskopowe obrazy komórek raka sutka pozyskane metodami biopsji aspiracyjnej cienkoigłowej, jako wycinki histologiczne i jako odcisk na zamrożonym szkiełku podstawkowym. Celem badania jest określenie liczby jąder komórkowych widocznych na obrazie i wyróżnienie jąder, które wykazują reakcję barwną. Ze względu na niską jakość obrazów wejściowych i różnorodność kształtów komórek, segmentację przeprowadza się etapami jako złożenie metod klasyfikacji barwnej i morfologicznej.
EN
This paper presents own segmentation algorithm for colour biomedical images. We take into account microscopic cytological and histological images from breast cancer extracts (biopsy, histological slices, frozen imprints). The aim of pathomorphological examination is detection and analysis of number of cancer celi nuclei in a view area and evaluating the percentage of coloured nuclei. Due to poor quality and the variety of input images the segmentation is performed as a combination of colour and morphological segmentation.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.