В Сколтехе предложили новый метод обнаружения объектов на микрофотографиях

Новый метод способен отделять и перекрывающиеся клетки. Иллюстрация: Filter Forge/Flickr

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 Сколтеха, 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 Сколтеха


Новый 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 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.
Теги:

Читать еще на Чердаке: