Smart markers for watershed-based cell segmentation

Otomatik hücre görüntüleme sistemleri, hücre seviyesindeki biyolojik olayların hızlı ve güvenilir bir şekilde analizine olanak sağlar. Bu sistemlerde genellikle ilk basamak, daha sonraki sistem basamaklarını büyük ölçüde etkileyen hücre bölütlemesidir. Öte yandan, diğer görüntü bölütleme problemlerine benzer şekilde, hücre bölütleme eksik tanımlanmış bir problemdir. Bu problem, tipik olarak, insanların başarılı bölütlemeler elde edebilmesi için bile, alan bilgisinin kullanılmasını gerektirir. Bu bilgiyi bölütleme algoritmalarına dahil eden yaklaşımların, bölütleme sonuçlarını büyük ölçüde iyileştirme potansiyelleri vardır.Biz bu çalışmamızda, faz-kontrast mikroskobu ile alınan canlı hücrelerin etkin bölütlenmesi için yeni bir yaklaşım önermekteyiz. Bu yaklaşım, işaretçilerinin tespitinin kritik olduğu işaretçi-kontrollü su-seddi algoritmaları için yeni bir ?akıllı işaretçi? kümesi tanımlar.Önerilen yaklaşım, hücrelerin görsel karakteristikleri biçiminde ifade edilen alana özel bilginin işaretçi tanımında kullanılmasına dayanır. Bu yaklaşım, toplam 1954 hücre üzerinde değerlendirilmiştir. Deneysel çalışmalar, önerilen yaklaşımın, diğer yaklaşımlarla karşılaştırıldığında daha iyi işaretçiler bulunmasında etkin olduğunu göstermiştir. Bu ise, işaretçi-kontrollü su-seddi algoritmalarının bölütleme performanslarının iyileştirilmesinde etkili olacaktır.