Image Division Technique in Automated Fluorescence Microscopy with Complex Content

BRÁZDILOVÁ, Silvie Luisa a Michal KOZUBEK. Image Division Technique in Automated Fluorescence Microscopy with Complex Content. In PROCEEDINGS OF THE IADIS INTERNATIONAL CONFERENCE COMPUTER GRAPHICS, VISUALIZATION, COMPUTER VISION AND IMAGE PROCESSING 2010. 2010. vyd. Freiburg, Germany: International Association for Development of the Information Society, 2010, s. 176-183. ISBN 978-972-8939-22-9.

Základní údaje

Originální název

Image Division Technique in Automated Fluorescence Microscopy with Complex Content

Název česky

Použití metody dělení obrazu v automatické fluorescenční mikroskopii s bohatou obsahovou funkcí

Autoři

BRÁZDILOVÁ, Silvie Luisa (203 Česká republika, domácí) a Michal KOZUBEK (203 Česká republika, garant, domácí)

Vydání

2010. vyd. Freiburg, Germany, PROCEEDINGS OF THE IADIS INTERNATIONAL CONFERENCE COMPUTER GRAPHICS, VISUALIZATION, COMPUTER VISION AND IMAGE PROCESSING 2010, od s. 176-183, 8 s. 2010

Nakladatel

International Association for Development of the Information Society

---

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

tištěná verze "print"

Kód RIV

RIV/00216224:14330/10:00067194

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-972-8939-22-9

Klíčová slova česky

Automatická mikroskopie; fluorescenční mikroskopie; obsahová funkce s více extrémy; pořizování obrazu

Klíčová slova anglicky

Automated microscopy; fluorescence microscopy; multimodal content function; image acquisition

Štítky

automated microscopy, biomedical image, fluorescence microscopy, information content analysis

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

---

Anotace

V originále

This paper presents a method that allows for reliable automated acquisition of images in fluorescence microscopy. Specifically, if an image contains more objects that do not lie precisely in one z-plane, traditional methods necessarily fail due to their principle of operation. We take a different approach by reducing the original problem to a set of tasks which can already be easily solved. Namely, we divide the original image into a few subparts and process each of them individually. The results obtained in such a way enable discovering hidden z-planes with rich information content. Our approach therefore outperforms other acquisition methods including manual one. A large part of the paper is devoted to practical examples and suggestions.

---

Návaznosti

LC535, projekt VaV	Název: Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu v normě a patologii Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu v normě a patologii
MSM0021622419, záměr	Název: Vysoce paralelní a distribuované výpočetní systémy Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Vysoce paralelní a distribuované výpočetní systémy
MUNI/A/0914/2009, interní kód MU	Název: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace (Akronym: SV-FI MAV) Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
2B06052, projekt VaV	Název: Vytipování markerů, screening a časná diagnostika nádorových onemocnění pomocí vysoce automatizovaného zpracování multidimenzionálních biomedicínských obrazů (Akronym: Biomarker) Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Vytipování markerů, screening a časná diagnostika nádorových onemocnění pomocí vysoce automatizovaného zpracování multidimenzionálních biomedicínských obrazů