Abstract-På grund av den enorma potential och påverkan som stamceller kan ha på regenerativ medicin, har det funnits ett snabbt växande intresse för verktyg för att analysera och karakterisera beteendet hos dessa celler in vitro på ett automatiserat och högt genomflöde mode. Bland dessa beteenden, mitos, eller celldelning, är viktigt eftersom stamceller förökar sig och förnyar sig genom mitos. Men nuvarande automatiserade system för att mäta cellproliferation kräver ofta destruktiva eller offer metoder för cellmanipulation såsom celllys eller in vitro färgning. I detta dokument föreslår vi ett effektivt tillvägagångssätt för automatiserad mitosdetektion med hjälp av faskontrast tidsfördröjningsmikroskopi, som är en icke-förstörande bildmodalitet, vilket möjliggör kontinuerlig övervakning av celler i kulturen. I vårt tillvägagångssätt presenterar vi en probabilistisk modell för händelsedetektering, som kan samtidigt 1) identifiera spatio-temporala lappsekvenser som innehåller en mitotisk händelse och 2) lokalisera en födelsehändelse, definierad som den tid och plats där celldelningen är avslutad och två dotterceller föds. Vårt tillvägagångssätt överträffar betydligt tidigare tillvägagångssätt både vad gäller detektionsnoggrannhet och beräkningseffektivitet, när det tillämpas på multipotent C3H10T1/2 mesenchymal och C2C12 myoblastiska stamcellspopulationer. Index Terms-Event detektering modellering, mitos detektion, fas-kontrast mikroskopi bildanalys, sekventiell bildanalys.
- Ja, det gör jag. REF föreslagen händelsedetektion Villkorligt randomfält (EDCRF) för att identifiera mitossekvens samt lokalisera cellfödelsehändelse vid vilken celldelningen slutförs och två dotterceller föds.
Automated Mitosis Detection of Stem Cell Populations in Phase-Contrast Microscopy Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}