Abstract-High-throughput genom-wide RNA interference (RNAi) screening växer fram som ett viktigt verktyg för att hjälpa biologer att förstå komplexa cellulära processer. Det stora antalet bilder som produceras i varje studie gör manuell analys svåråtkomlig; därför blir automatisk cellbildsanalys ett akut behov, där segmentering är det första och ett av de viktigaste stegen. I detta dokument föreslås en helautomatisk metod för segmentering av celler från genomomfattande RNAi-screeningbilder. Nuclei extraheras först från DNA-kanalen med hjälp av en modifierad vattendelare algoritm. Cellerna extraheras sedan genom att modellera samspelet mellan dem samt kombinera både gradient och regioninformation i Actin- och Rac-kanalerna. En ny energifunktion är formulerad utifrån en ny interaktionsmodell för segmentering av tätt sammanklistrade celler med betydande intensitetsvarians och specifika fenotyper. Energifunktionen minimeras genom att använda en flerfas nivåuppsättning metod, vilket leder till en mycket effektiv cellsegmentering metod. Lovande experimentella resultat visar att automatisk segmentering av genom omfattande flerkanalsscreening kan uppnås genom att använda den föreslagna metoden, som också kan utvidgas till andra flerkanaliga bildsegmenteringsproblem. Index Terms-Fluorscent microscopy, hög genomströmning, bildsegmentering, interaktionsmodell, nivåuppsättning, flera kanaler.
År 2008, Yan et al. REF föreslog en metod för segmentering av cellernas kärnor från en RNAi-screeningbild som omfattade hela genomet.
Automatic Segmentation of High-Throughput RNAi Fluorescent Cellular Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}