2015
TRAgen: A Tool for Generation of Synthetic Time-Lapse Image Sequences of Living Cells
ULMAN, Vladimír; Zoltán ORÉMUŠ a David SVOBODAZákladní údaje
Originální název
TRAgen: A Tool for Generation of Synthetic Time-Lapse Image Sequences of Living Cells
Název česky
TRAgen: nástroj pro generování syntetických časosběrných obrazových sekvencí živých buněk
Autoři
Vydání
Heidelberg, Německo, Proceedings of 18th International Conference on Image Analysis and Processing, od s. 623-634, 12 s. 2015
Nakladatel
Springer International Publishing
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Německo
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
paměťový nosič (CD, DVD, flash disk)
Impakt faktor
Impact factor: 0.402 v roce 2005
Označené pro přenos do RIV
Ano
Kód RIV
RIV/00216224:14330/15:00080843
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-3-319-23230-0
ISSN
UT WoS
000364991200056
EID Scopus
2-s2.0-84944755011
Klíčová slova česky
Biomedical Imaging; Simulation; Evaluation; Cell Tracking
Klíčová slova anglicky
Biomedical images; Simulations; Evaluation; Cell Tracking
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 7. 4. 2017 16:56, RNDr. Vladimír Ulman, Ph.D.
Anotace
V originále
In biomedical image processing, correct tracking of individual cells is important task for the study of dynamic cellular processes. It is, however, often difficult to decide whether obtained tracking results are correct or not. This is mainly due to complexity of the data that can show hundreds of cells, due to improper data sampling either in time or in space, or when the time-lapse sequence consists of blurred noisy images. This prohibits manual extraction of reliable ground truth (GT) data as well. Nonetheless, if reliable testing data with GT were available, one could compare the results of the examined tracking algorithm with the GT and assess its performance quantitatively. In this paper, we introduce a novel versatile tool capable of generating 2D image sequences showing simulated living cell populations with GT for evaluation of biomedical tracking. The simulated events include namely cell motion, cell division, and cell clustering up to tissue-level density. The method is primarily designed to operate at inter-cellular scope.
Návaznosti
| GA14-22461S, projekt VaV |
|