2013
Segmentation and Shape Tracking of Whole Fluorescent Cells Based on the Chan-Vese Model
MAŠKA, Martin, Ondřej DANĚK, Saray GARASA, Ana ROUZAUT, Arrate MUÑOZ-BARRUTIA et. al.Základní údaje
Originální název
Segmentation and Shape Tracking of Whole Fluorescent Cells Based on the Chan-Vese Model
Autoři
MAŠKA, Martin (203 Česká republika, garant, domácí), Ondřej DANĚK (203 Česká republika, domácí), Saray GARASA (724 Španělsko), Ana ROUZAUT (724 Španělsko), Arrate MUÑOZ-BARRUTIA (724 Španělsko) a Carlos ORTIZ-DE-SOLÓRZANO (724 Španělsko)
Vydání
IEEE Transactions on Medical Imaging, 2013, 0278-0062
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10600 1.6 Biological sciences
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 3.799
Kód RIV
RIV/00216224:14330/13:00081861
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
UT WoS
000319701800003
Klíčová slova anglicky
Cell tracking;Chan–Vese model;fluorescence microscopy;graph cut optimization;level set framework
Štítky
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 13. 4. 2018 14:55, doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D.
Anotace
V originále
We present a fast and robust approach to tracking the evolving shape of whole fluorescent cells in time-lapse series. The proposed tracking scheme involves two steps. First, coherence-enhancing diffusion filtering is applied on each frame to reduce the amount of noise and enhance flow-like structures. Second, the cell boundaries are detected by minimizing the Chan–Vese model in the fast level set-like and graph cut frameworks. To allow simultaneous tracking of multiple cells over time, both frameworks have been integrated with a topological prior exploiting the object indication function. The potential of the proposed tracking scheme and the advantages and disadvantages of both frameworks are demonstrated on 2-D and 3-D time-lapse series of rat adipose-derived mesenchymal stem cells and human lung squamous cell carcinoma cells, respectively.
Návaznosti
EE2.3.30.0009, projekt VaV |
|