Towards a Realistic Distribution of Cells in Synthetically Generated 3D Cell Populations

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F13%3A00066208" target="_blank" >RIV/00216224:14330/13:00066208 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41184-7_44" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41184-7_44</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41184-7_44" target="_blank" >10.1007/978-3-642-41184-7_44</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Towards a Realistic Distribution of Cells in Synthetically Generated 3D Cell Populations

Popis výsledku v původním jazyce

In fluorescence microscopy, the proper evaluation of image segmentation algorithms is still an open problem. In the field of cell segmentation, such evaluation can be seen as a study of the given algorithm how well it can discover individual cells as a function of the number of them in an image (size of cell population), their mutual positions (density of cell clusters), and the level of noise. Principally, there are two approaches to the evaluation. One approach requires real input images and an expertthat verifies the segmentation results. This is, however, expert dependent and, namely when handling 3D data, very tedious. The second approach uses synthetic images with ground truth data to which the segmentation result is compared objectively. In this paper, we propose a new method for generating synthetic 3D images showing naturally distributed cell populations attached to microscope slide. Cell count and clustering probability are user parameters of the method.

Název v anglickém jazyce

Towards a Realistic Distribution of Cells in Synthetically Generated 3D Cell Populations

Popis výsledku anglicky

In fluorescence microscopy, the proper evaluation of image segmentation algorithms is still an open problem. In the field of cell segmentation, such evaluation can be seen as a study of the given algorithm how well it can discover individual cells as a function of the number of them in an image (size of cell population), their mutual positions (density of cell clusters), and the level of noise. Principally, there are two approaches to the evaluation. One approach requires real input images and an expertthat verifies the segmentation results. This is, however, expert dependent and, namely when handling 3D data, very tedious. The second approach uses synthetic images with ground truth data to which the segmentation result is compared objectively. In this paper, we propose a new method for generating synthetic 3D images showing naturally distributed cell populations attached to microscope slide. Cell count and clustering probability are user parameters of the method.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GBP302%2F12%2FG157" target="_blank" >GBP302/12/G157: Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu a při diferenciaci v normě a patologii</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

17th International Conference on Image Analysys and Processing - ICIAP 2013

ISBN

9783642411830

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

429-438

Název nakladatele

Springer-Verlag

Místo vydání

Berlin, Heidelberg

Místo konání akce

Naples, Italy

Datum konání akce

11. 9. 2013

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000329811200044