STOKLASA, Roman, Lukáš BÁLEK, Pavel KREJČÍ a Petr MATULA. Automated Cell Segmentation in Phase-Contrast Images based on Classification and Region Growing. In Proceedings of 2015 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, 2015. Neuveden: Engineering in Medicine and Biology Society, 2015, s. 1447-1451. ISBN 978-1-4799-2374-8. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1109/ISBI.2015.7164149.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Automated Cell Segmentation in Phase-Contrast Images based on Classification and Region Growing
Autoři STOKLASA, Roman (703 Slovensko, domácí), Lukáš BÁLEK (203 Česká republika, domácí), Pavel KREJČÍ (203 Česká republika, domácí) a Petr MATULA (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Neuveden, Proceedings of 2015 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, 2015. od s. 1447-1451, 5 s. 2015.
Nakladatel Engineering in Medicine and Biology Society
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání paměťový nosič (CD, DVD, flash disk)
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/15:00082559
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-4799-2374-8
ISSN 1945-7928
Doi http://dx.doi.org/10.1109/ISBI.2015.7164149
UT WoS 000380546000348
Klíčová slova anglicky phase-contrast microscopy; segmentation; classification; superpixel; cells
Štítky best2, cbia-web, firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Marie Šípková, DiS., učo 437722. Změněno: 26. 6. 2020 10:45.
Anotace
Cell segmentation in phase-contrast microscopy images remains a challenging problem because of the large variability in subcellular structures and imaging artifacts. In this paper, we present an approach to the automatic segmentation of tightly packed cells in phase-contrast images. We combine the classification of superpixels with the region-growing method to locate cell membrane boundaries. We demonstrate that such a combined approach is able to perform the task of cell detection and segmentation with a high level of precision. On the presented dataset, we achieved 90% precision with 78% recall. The results indicate that this method is suitable for real biological applications.
Návaznosti
MUNI/A/1159/2014, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace IV.
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace IV., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/A/1206/2014, interní kód MUNázev: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity (Akronym: SKOMU)
Investor: Masarykova univerzita, Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/M/0071/2013, interní kód MUNázev: High-throughput screening of compound libraries aimed on discovery of novel inhibitors of the FGFR/ERK MAP kinase signaling (Akronym: HTS-FGFR)
Investor: Masarykova univerzita, High-throughput screening of compound libraries aimed on discovery of novel inhibitors of the FGFR/ERK MAP kinase signaling, INTERDISCIPLINARY - Mezioborové výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 12. 5. 2024 00:32