Color normalization for robust evaluation of microscopy images

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F15%3A43899542" target="_blank" >RIV/60461373:22340/15:43899542 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21230/15:00235502 RIV/00023001:_____/15:00059744

Výsledek na webu

<a href="http://proceedings.spiedigitallibrary.org/proceeding.aspx?articleid=2444273" target="_blank" >http://proceedings.spiedigitallibrary.org/proceeding.aspx?articleid=2444273</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1117/12.2188236" target="_blank" >10.1117/12.2188236</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Color normalization for robust evaluation of microscopy images

Popis výsledku v původním jazyce

This paper deals with color normalization of microscopy images of Langerhans islets in order to increase robustness of the islet segmentation to illumination changes. The main application is automatic quantitative evaluation of the islet parameters, useful for determining the feasibility of islet transplantation in diabetes. First, background illumination inhomogeneity is compensated and a preliminary foreground/background segmentation is performed. The color normalization itself is done in either l?? or logarithmic RGB color spaces, by comparison with a reference image. The color-normalized images are segmented using color-based features and pixel-wise logistic regression, trained on manually labeled images. Finally, relevant statistics such as the total islet area are evaluated in order to determine the success likelihood of the transplantation. The robustness of the evaluation is increased dramatically by the color normalization, decreasing the image-wise failure rate from 17 % to 0

Název v anglickém jazyce

Color normalization for robust evaluation of microscopy images

Popis výsledku anglicky

This paper deals with color normalization of microscopy images of Langerhans islets in order to increase robustness of the islet segmentation to illumination changes. The main application is automatic quantitative evaluation of the islet parameters, useful for determining the feasibility of islet transplantation in diabetes. First, background illumination inhomogeneity is compensated and a preliminary foreground/background segmentation is performed. The color normalization itself is done in either l?? or logarithmic RGB color spaces, by comparison with a reference image. The color-normalized images are segmented using color-based features and pixel-wise logistic regression, trained on manually labeled images. Finally, relevant statistics such as the total islet area are evaluated in order to determine the success likelihood of the transplantation. The robustness of the evaluation is increased dramatically by the color normalization, decreasing the image-wise failure rate from 17 % to 0

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA14-10440S" target="_blank" >GA14-10440S: Automatická analýza mikroskopických snímků Langerhansových ostrůvků</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of SPIE Volume 9599 Applications of Digital Image

ISBN

978-1-62841-765-4

ISSN

0277-786X

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

"95992F-1"-"95992F-6"

Název nakladatele

SPIE

Místo vydání

Bellingham, Washington

Místo konání akce

San Diego

Datum konání akce

10. 8. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000366385200071