a 2011

Fast Tracking Algorithm of GFP-Transfected Living Cells Based on the Chan-Vese Model

MAŠKA, Martin, Pavel MATULA, Arrate MUÑOZ-BARRUTIA a Carlos ORTIZ-DE-SOLÓRZANO

Základní údaje

Originální název

Fast Tracking Algorithm of GFP-Transfected Living Cells Based on the Chan-Vese Model

Název česky

Rychlý algoritmus na sledování pohybu živých buněk transfekovaných pomocí GFP založený na Chan-Vese modelu

Autoři

MAŠKA, Martin (203 Česká republika, garant, domácí), Pavel MATULA (203 Česká republika, domácí), Arrate MUÑOZ-BARRUTIA (724 Španělsko) a Carlos ORTIZ-DE-SOLÓRZANO (724 Španělsko)

Vydání

2011

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Konferenční abstrakt

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Německo

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Kód RIV

RIV/00216224:14330/11:00051908

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

Klíčová slova anglicky

object tracking; Chan-Vese model; level set framework; coherence-enhancing diffusion

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 13. 4. 2011 10:32, doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D.

Anotace

ORIG CZ

V originále

We present a general, robust, and fast approach for tracking GFP-transfected living cells in time-lapse series acquired using a confocal fluorescence microscope. The proposed tracking scheme involves two steps. First, the coherence-enhancing diffusion filtering is applied on each frame in order to reduce the noise and enhance flow-like structures. Second, enhanced cell boundaries are detected through a minimization of the Chan-Vese model that divides an image domain into two possibly disconnected regions of minimal variance. To speed up the second step, final contours from the previous frame are taken as seeds in the next one. The minimization of the Chan-Vese model is implemented using a fast level set-like algorithm (Maška et al. 2010) achieving near real-time performance in 2D. Furthermore, this algorithm has been integrated with a topology-preserving constraint based on the simple point concept from digital geometry in order to preserve known topology from the first frame throughout the entire time-lapse series. Such constraint provides a simple and inherent mechanism for keeping the boundaries of two cells separated even if the cells get touched in subsequent frames. The potential and preliminary results of the proposed tracking algorithm are demonstrated on 2D as well as 3D time-lapse series. The image data used in our experiments was acquired using a Zeiss Cell Observer Spinning Disk confocal microscope equipped with a 20x Plan Apo (0.85 NA) objective lens. The execution time of the proposed tracking algorithm is about 0.55 seconds per a 2D frame of the size 512x512 pixels and about 30 seconds per a 3D frame of the size 512x512x42 voxels.

Česky

Příspěvek pojednává o rychlém algoritmu na sledování pohybu živých buněk

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