Datorseendeanalys av celler i faskontrastmikroskopi bilder möjliggör långsiktig kontinuerlig övervakning av levande celler, vilket inte har varit möjligt med hjälp av befintliga cellulära färgningsmetoder på grund av användningen av fluorescence reagenser eller fixeringsmedel. I cellkulturanalys, exakt upptäckt av mitos, eller celldelning, är kritisk för kvantitativ studie av cellproliferation. I detta arbete presenterar vi en metod som kan upptäcka mitos inom en cellpopulation med hög cellkonfluens, eller hög celltäthet, som har visat sig utmanande på grund av svårigheten att separera enskilda celler. Vi upptäcker först kandidaterna för födelsehändelser som definieras som den tid och plats där mitos är komplett och två dotterceller först visas. Varje kandidat undersöks sedan om det är verkligt eller inte efter att införliva spatio-temporal information genom att spåra kandidaten i angränsande ramar. För undersökningen designar vi en probabilistisk modell som heter Two-Labeled Hidden Conditional Random Field (TL-HCRF) som kan använda informationen om tidpunkten för kandidatfödelsehändelsen utöver den visuella förändringen av celler över tid. Tillämpas på två cellpopulationer av hög cellkonfluens, vår metod avsevärt överträffar tidigare metoder. Jämförelser med relaterade statistiska modeller visar också att TL-HCRF är överlägset den föreslagna uppgiften.
Huh och Chen REF föreslog en strategi för att först på förhand upptäcka kandidater för födelsehändelser från en enda bild, sedan bygga kandidater från pre-detektion resultat och tillämpa en två-Labeled Hidden Conditional Random Field (TL-HCRF) för mitos detektion.
Detection of mitosis within a stem cell population of high cell confluence in phase-contrast microscopy images
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}