Perceptual watersheds for cell segmentation in fluorescence microscopy images

Yüksek işlem hacimli içerik taraması, floresan mikroskop görüntüler kullanarak, karmaşık biyolojik sistemlerin yüksek hız ve başarı oranıyla analizine ve sayısal veri elde edilmesine olanak sağlar; böylelikle, moleküler hücresel biyoloji araştırmalarının kalitesinin arttırılması hedeflenir. Daha hızlı ve daha hatasız tarama, otomatik mikroskobik görüntü analizi sistemlerindeki gelişmelerle mümkündür. Bu sistemlerde genellikle ana adım, görüntülerdeki hücrelerin doğru bir şekilde bölütlenmesidir. Bölütleme işleminin sonuçları, sistemin sonraki adımlarını doğrudan etkileyeceğinden, verimli bölütleme algoritmaları geliştirmek büyük bir önem taşımaktadır. Literatürde, tekil ve az kalabalık hücrelerden oluşan görüntüleri bölütlemek üzere tasarlanmış umut verici yöntemler olsa da, üst üste büyüyen, daha kalabalık hücreleri bölütlemek halen çözüm bekleyen bir problem olarak yerini korumaktadır.Bu tezde, bu problemi çözmek üzere, insan algısını hücre bölütleme ile bağdaştıran yeni bir işaretçi-kontrollü su-seddi algoritması sunulmaktadır. Bu bağlamda, bir insanın bir hücrenin doğru kenarlarını algılayıp, bunları bir araya getirmek suretiyle hücrenin yerini saptaması, hücre bölütleme probleminin çözümüne ilham kaynağı olmuştur. Bu amaçla sunulan su-seddi algoritması, farklı tipteki kenarları (sol, sağ, üst ve alt) temsil eden dört farklı tipte primitif tanımlar ve bir özellikli ilişkisel çizge ile primitiflerin birbirleriyle olan konumsal ilişkilerinimodeller. Böylece işaretçi bulma problemi, çizge içerisinde önceden tanımlanmış yapısal örüntüleri arama problemine indirgenmiş olur. Ayrıca geliştirilen yöntem, kenar primitiflerinden faydalanarak su-seddi algoritmasında suyun akışını kontrol eder. Floresan görüntüler üzerinde yapılan deneyler, sunulan algoritmanın, hem az kalabalık hem de çok kalabalık hücre görüntülerinde, önceki algoritmalara kıyasla işaretçileri daha iyi tanımladığını ve hücreleri daha iyi bölütlediğini göstermiştir.