A novel method for evaluating and visualizing scratch wound healing assays using level-set and image sector analysis
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15110%2F25%3A73634062" target="_blank" >RIV/61989592:15110/25:73634062 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00098892:_____/25:10159575
Výsledek na webu
<a href="https://academic.oup.com/pnasnexus/article/4/11/pgaf355/8320431?login=true" target="_blank" >https://academic.oup.com/pnasnexus/article/4/11/pgaf355/8320431?login=true</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1093/pnasnexus/pgaf355" target="_blank" >10.1093/pnasnexus/pgaf355</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A novel method for evaluating and visualizing scratch wound healing assays using level-set and image sector analysis
Popis výsledku v původním jazyce
Scratch wound healing assays are widely used to study cell migration and in vitro wound healing. This paper presents a novel method for evaluating and visualizing these assays based on a combination of the level-set method and image sector analysis. The proposed approach enables robust segmentation of the wound area even in low-contrast microscopy images and provides a spatially resolved characterization of cell migration as a function of distance from the wound edge. By linking global wound closure measurements with local migration dynamics, the method offers deeper insight into collective cell behavior and is supported by an interactive computational tool for image analysis.
Název v anglickém jazyce
A novel method for evaluating and visualizing scratch wound healing assays using level-set and image sector analysis
Popis výsledku anglicky
Scratch wound healing assays are widely used to study cell migration and in vitro wound healing. This paper presents a novel method for evaluating and visualizing these assays based on a combination of the level-set method and image sector analysis. The proposed approach enables robust segmentation of the wound area even in low-contrast microscopy images and provides a spatially resolved characterization of cell migration as a function of distance from the wound edge. By linking global wound closure measurements with local migration dynamics, the method offers deeper insight into collective cell behavior and is supported by an interactive computational tool for image analysis.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
30301 - Social biomedical sciences (includes family planning, sexual health, psycho-oncology, political and social effects of biomedical research)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/NW24-10-00395" target="_blank" >NW24-10-00395: Přesnější subklasifikace osteoartrózy kolena pomocí imunofenotypizace imunitních buněk, exozomových profilů a lipidomiky vzorků kloubního výpotku a synoviální tkáně</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
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
PNAS NEXUS
ISSN
—
e-ISSN
2752-6542
Svazek periodika
4
Číslo periodika v rámci svazku
11
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
14
Strana od-do
"pgaf355"
Kód UT WoS článku
001619829400001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-105022656241