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J-GLOBAL ID：201302294507871982   整理番号：13A1597279

データ適応的モデル化を用いる,顕微鏡イメージにおける細胞核の領域に基づく漸進的局在化

Region-based progressive localization of cell nuclei in microscopic images with data adaptive modeling

著者 (6件)： SONG Yang (Univ. Sydney, NSW, AUS) ,  CAI Weidong (Univ. Sydney, NSW, AUS) ,  HUANG Heng (Univ. Texas, TX, USA) ,  WANG Yue (Virginia Polytechnic Inst. and State Univ., VA, USA) ,  FENG David Dagan (Univ. Sydney, NSW, AUS) ,  CHEN Mei (Carnegie Mellon Univ., PA, USA)
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 14  号： June  ページ： 14:173 (WEB ONLY)  発行年： 2013年06月 
JST資料番号： U7025A  ISSN： 1471-2105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:顕微鏡イメージの中で細胞核を区分することは,近年の生物学的アプリケーションにおけるもっとも重要なルーティンとなっている。大量のデータを用いて,自動的局在化すなわち細胞核の検出と分割することは,時間のかかる手動プロセスに比べて遥かに望ましい。しかし,自動区分は細胞核における大きな強度の不均一性のために困難を伴う。結果:我々は不均一性をより良く取り扱うことのできるデータ適応モデルを用いる細胞核の自動漸進局在化法を提示する。我々は局在化を3段階の方法で行った。最初に対象とする領域をコントラストを強調して同定し,真の細胞核を確率的評価法で同定するためにその集団を処理し,最後に検出した領域の輪郭を明確にした。ここで提示した領域に基づく漸進的局在化(RPL)法を3つの異なるデータセット上で評価した。2つのデータセットはグレースケールのイメージのもの,他の一つは核と細胞質をカラー表示するものである。いずれの場合も,偽陰性が少ないこと,Dice係数とRadインデックスも5%増加すること,など正確性が改善されていることが分かった。結論:蛍光顕微鏡イメージにおける核の局在を正確に評価するために,RPL法を提案した。この方法は公開された3つのデータセット上で,極めて有効に作動することが分かった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *蛍光顕微鏡 ,  *画像処理 ,  *細胞核 ,  細胞質 ,  集合 ,  画素
準シソーラス用語： *イメージング ,  データセット ,  ピクセル

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  細胞構成体一般  (EF03010Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  モデル化 ,  顕微鏡 ,  イメージ ,  細胞核 ,  局在化