Новый метод способен отделять и перекрывающиеся клетки.
Виктор Лемпицкий из Сколтеха вместе с коллегами Карлосом Артетой, Алисон Ноубл и Эндрю Зиссерманом из Оксфордского Университета предложили новый способ высокоточного обнаружения объектов на микроскопических изображениях.
Распознавание различных объектов (клеток, клеточных колоний, ядер) на микрофотографиях — это важный этап многих экспериментов в биологии и медицине, который может быть как отдельной задачей, так и основой для последующих экспериментов и более глубокого анализа результатов.Большинство методов компьютерного зрения для решения таких задач принадлежат к одной из двух категорий. Одни хорошо находят и отделяют индивидуальные объекты, но работают только на изображениях с низкой плотностью объектов, а вторые подходят и для высокой плотности, но «видят» только группы объектов. Лемпицкий, руководитель группы компьютерного зрения [url=http://], вместе с коллегами предложил метод, который соединяет плюсы обоих подходов. Он подходит для изображений, содержащих одновременно участки низкой и высокой плотности клеток, которые к тому же могу частично перекрываться.
Пример работы метода: на изображении найдены: зеленые регионы, соответствующие отдельным клеткам, синие — группам из двух клеток, фиолетовые — из трех, голубые — из пяти. Изображение: пресс-служба СколтехаНовый алгоритм компьютерного зрения основан на древовидной дискретной графической модели, которая позволяет выбрать и промаркировать набор непересекающихся участков изображения с помощью глобальной оптимизации. Каждый регион маркируется в соответствии с количеством объектов, которые он содержит. В условиях низкой плотности объектов метод, как правило, находит и выделяет отдельные клетки, а в местах, где клетки перекрываются, он выделяет группы клеток и оценивает размер этих групп.Кроме того, ученые разработали модуль для предварительной обработки шумных микрофотографий. Метод тестировали на шести различных наборах изображений, включающих изображения флуоресцентной микроскопии, молекулярные изображения слабой флуоресценции, изображения фазово-контрастной микроскопии и гистологические изображения.Результаты исследования были опубликованы[/url] в журнале Medical Image Analysis .Сейчас ученые работают над различными методами визуализации биообъектов. Так, ранее исследователи из Нидерландов,США и Германии научились отслеживать движения отдельных вирусов.
Источник: fresh-news.org