D 2018

Model-Based Generation of Synthetic 3D Time-Lapse Sequences of Multiple Mutually Interacting Motile Cells with Filopodia

PETERLÍK, Igor, David SVOBODA, Vladimír ULMAN, Dmitry SOROKIN, Martin MAŠKA et. al.

Základní údaje

Originální název

Model-Based Generation of Synthetic 3D Time-Lapse Sequences of Multiple Mutually Interacting Motile Cells with Filopodia

Autoři

PETERLÍK, Igor (703 Slovensko, domácí), David SVOBODA (203 Česká republika, domácí), Vladimír ULMAN (203 Česká republika), Dmitry SOROKIN (643 Rusko) a Martin MAŠKA (203 Česká republika, garant, domácí)

Vydání

Cham, Simulation and Synthesis in Medical Imaging, od s. 71-79, 9 s. 2018

Nakladatel

Springer

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

elektronická verze "online"

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 0.402 v roce 2005

Kód RIV

RIV/00216224:14330/18:00101086

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-030-00535-1

ISSN

UT WoS

000477752900008

Klíčová slova anglicky

Simulation; 3D time-lapse sequence; Cell deformation; Cell interaction; Filopodia

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 9. 8. 2019 13:46, doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D.

Anotace

V originále

Complementing collections of 3D time-lapse image data with comprehensive manual annotations is an extremely laborious and often impracticable task, which hinders objective benchmarking of bioimage analysis workflows as well as training of widespread deep-learning-based approaches. In this paper, we present a novel simulation system capable of generating synthetic 3D time-lapse sequences of multiple mutually interacting cells with filopodial protrusions, accompanied by inherently generated reference annotations, in order to stimulate the development of fully 3D bioimage analysis workflows for filopodium segmentation and tracking in complex scenarios with multiple mutually interacting cells. The system integrates its predecessor, which was designed for single-cell, collision-unaware scenarios only, with proactive, mechanics-based handling of collisions between multiple filopodia, multiple cell bodies, or their combinations. We demonstrate its potential on two generated 3D time-lapse sequences of multiple lung cancer cells with curvilinear filopodia, which visually resemble confocal fluorescence microscopy image data.

Návaznosti

GJ16-03909Y, projekt VaV
Název: Vývoj spolehlivých metod pro automatizovanou kvantitativní charakterizaci buněčné motility ve fluorescenční mikroskopii
Investor: Grantová agentura ČR, Vývoj spolehlivých metod pro automatizovanou kvantitativní charakterizaci buněčné motility ve fluorescenční mikroskopii