Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

1 2009

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Fine-tuned spot detection on ELISPOT images

Bieniecki W., Gonzalez V.M.M., Grabowski S.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

2009

T. 13, z. 3/1

781-791

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.

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.