Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Automated fluorescence image stitching for high-throughput and digital microfluidic biosensors

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F26%3A0199472" target="_blank" >RIV/00216305:26220/26:0199472 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/ra/d5ra08092d" target="_blank" >https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/ra/d5ra08092d</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1039/d5ra08092d" target="_blank" >10.1039/d5ra08092d</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Automated fluorescence image stitching for high-throughput and digital microfluidic biosensors

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Fluorescence imaging underpins digital PCR (dPCR), microarrays, and microfluidic biosensors, yet precise image integration remains a technical bottleneck when the sample area exceeds the microscope field of view. Current stitching methods often rely on fiducial markers or manual tuning, limiting automation and robustness, particularly in portable or point-of-care devices. We present a marker-free image stitching algorithm that combines partition-detection-based registration with mask-based illumination correction. The algorithm aligns frames using intrinsic structural features and compensates for brightness inconsistencies in an adaptive manner, without requiring platform-specific parameter tuning. Application to three dPCR systems, including droplet- and chip-based formats, showed an increased number of matched feature points within overlapping regions, improving the reliability of image stitching. In addition, it enhanced intensity uniformity by approximate to 29.6% compared with conventional methods. The proposed algorithm was further validated on microarrays and bead-based chips, demonstrating consistent stitching accuracy and signal integrity across different modalities. This generalized and automation-compatible solution supports high-throughput microfluidic imaging, quantitative bioanalysis, and integration with artificial intelligence-enabled diagnostic workflows.

  • Název v anglickém jazyce

    Automated fluorescence image stitching for high-throughput and digital microfluidic biosensors

  • Popis výsledku anglicky

    Fluorescence imaging underpins digital PCR (dPCR), microarrays, and microfluidic biosensors, yet precise image integration remains a technical bottleneck when the sample area exceeds the microscope field of view. Current stitching methods often rely on fiducial markers or manual tuning, limiting automation and robustness, particularly in portable or point-of-care devices. We present a marker-free image stitching algorithm that combines partition-detection-based registration with mask-based illumination correction. The algorithm aligns frames using intrinsic structural features and compensates for brightness inconsistencies in an adaptive manner, without requiring platform-specific parameter tuning. Application to three dPCR systems, including droplet- and chip-based formats, showed an increased number of matched feature points within overlapping regions, improving the reliability of image stitching. In addition, it enhanced intensity uniformity by approximate to 29.6% compared with conventional methods. The proposed algorithm was further validated on microarrays and bead-based chips, demonstrating consistent stitching accuracy and signal integrity across different modalities. This generalized and automation-compatible solution supports high-throughput microfluidic imaging, quantitative bioanalysis, and integration with artificial intelligence-enabled diagnostic workflows.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10400 - Chemical sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    RSC Advances

  • ISSN

  • e-ISSN

    2046-2069

  • Svazek periodika

    15

  • Číslo periodika v rámci svazku

    51

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    43436-43445

  • Kód UT WoS článku

    001609427100001

  • EID výsledku v databázi Scopus