Förmågan att upptäcka nuklei i embryon är nödvändig för att studera utvecklingen av multicellulära organismer. Ett system med automatiserad nukleär detektion har redan testats på en uppsättning av fyradimensionella (4D) Nomarski differentialinterferenskontrast (DIC) mikroskopbilder av Caenorhabditis elegans embryon. Men systemet behövde mödosam hand-tuning av sina parametrar varje gång en ny bilduppsättning användes. Det kunde inte detektera nuklei i processen för celldelning, och kunde upptäcka nuklei endast från de två-till åtta-cells stadierna. Resultat: Vi utvecklade ett system som automatiserar upptäckten av nuklei i en uppsättning 4D DIC mikroskopbilder av C. elegans embryon. Lokal bildentropi används för att producera regioner av bilder som har bildstrukturen i kärnan. Från dessa regioner, de som faktiskt detektera nuklei är manuellt utvalda vid den första och sista tiden punkter i bilden uppsättning, och en objekt-tracking algoritm väljer sedan regioner som upptäcker nuklei i mellan den första och sista tidpunkten punkter. Användningen av lokal bildentropi gör systemet tillämpligt på flera bilduppsättningar utan att dess parametervärden behöver ändras. Användningen av en objekt-tracking algoritm gör det möjligt för systemet att detektera nuklei i processen för celldelning. Systemet upptäckte nuklei med hög känslighet och specificitet från en- till 24-cellsstegen. En kombination av lokal bild entropi och en objekt-tracking algoritm möjliggör mycket objektiv och produktiv upptäckt av nuklei i en uppsättning 4D DIC mikroskop bilder av C. elegans embryon. Systemet kommer att underlätta genomiska och beräkningsanalyser av C. elegans embryon.
Hamahashi m.fl. REF presenterar en metod för detektion av nuclei i processen för celldelning med hjälp av en uppsättning temporal 3-D DIC-bilder av C. elegans embryon.
Detection of nuclei in 4D Nomarski DIC microscope images of early Caenorhabditis elegans embryos using local image entropy and object tracking
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}