Automatic Quantification of Filopodia-Based Cell Migration
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F13%3A00068040" target="_blank" >RIV/00216224:14330/13:00068040 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ISBI.2013.6556563" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ISBI.2013.6556563</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ISBI.2013.6556563" target="_blank" >10.1109/ISBI.2013.6556563</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Automatic Quantification of Filopodia-Based Cell Migration
Popis výsledku v původním jazyce
We present a fully automatic approach to quantitatively analyze filopodia-based migration of fluorescent cells in 3D time-lapse series. The proposed method involves three steps. First, each frame of the time-lapse series is preprocessed using a steerablefilter and binarized to obtain a coarse segmentation of the cell shape. Second, a sequence of morphological filters is applied on the coarse binary mask to separate the cell body from individual filopodia. Finally, their length is estimated using a geodesic distance transform. The proposed approach is validated on 3D time-lapse series of lung adenocarcinoma cells. We show that the number of filopodia and their average length can be used as a descriptor to discriminate between different phenotypes of migrating cells.
Název v anglickém jazyce
Automatic Quantification of Filopodia-Based Cell Migration
Popis výsledku anglicky
We present a fully automatic approach to quantitatively analyze filopodia-based migration of fluorescent cells in 3D time-lapse series. The proposed method involves three steps. First, each frame of the time-lapse series is preprocessed using a steerablefilter and binarized to obtain a coarse segmentation of the cell shape. Second, a sequence of morphological filters is applied on the coarse binary mask to separate the cell body from individual filopodia. Finally, their length is estimated using a geodesic distance transform. The proposed approach is validated on 3D time-lapse series of lung adenocarcinoma cells. We show that the number of filopodia and their average length can be used as a descriptor to discriminate between different phenotypes of migrating cells.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EE2.3.30.0009" target="_blank" >EE2.3.30.0009: Zaměstnáním čerstvých absolventů doktorského studia k vědecké excelenci</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
10th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
ISBN
9781467364546
ISSN
1945-7928
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
668-671
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
San Francisco
Místo konání akce
San Francisco
Datum konání akce
7. 4. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000326900100167