Abstract-Utveckling i optisk mikroskopi avbildning har genererat stora hög upplösning dataset som har sporrat medicinska forskare att genomföra undersökningar av mekanismer för sjukdom, inklusive cancer på cellulära och subcellulära nivåer. Det arbete som redovisas här visar att en lämplig metod kan utformas som isolerar modalitetsberoende effekter från större segmentering uppgift och att 3D rekonstruktioner kan vara medveten om former som framgår av tillgängliga 2D planar bilder. I det nuvarande förverkligandet används först en metod baserad på aktiva geodesiska konturer för att motverka den tvetydighet som finns i att separera överlappande celler på bildplanet. Senare, en annan segmentering ansträngning baserad på en variant av Voronoi tessellations förbättrar avgränsningen av cellgränserna med hjälp av en Bayesian formulering. I nästa steg är cellerna interpolerade över den tredje dimensionen, vilket minskar den dåliga strukturella korrelation som finns i den dimensionen. Vi distribuerar våra metoder på tre separata datauppsättningar som erhållits från ljus, konfokal och faskontrastmikroskopi och validerar resultaten på lämpligt sätt.
Mosaliganti m.fl. REF beskrev metoder för att rekonstruera cellulära biologiska strukturer från optiska mikroskopidata, och de tillämpade sina metoder på ljus-, konfokal- och faskontrastmikroskopidata.
Reconstruction of Cellular Biological Structures from Optical Microscopy Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}