Information Content Analysis in Automated Fluorescence Microscopy

Varování

Publikace nespadá pod Filozofickou fakultu, ale pod Fakultu informatiky. Oficiální stránka publikace je na webu muni.cz.
Autoři

BRÁZDILOVÁ Silvie Luisa

Rok publikování 2010
Druh Účelové publikace
Fakulta / Pracoviště MU

Fakulta informatiky

Citace
Popis Tématem dizertační práce je automatizovaná fluorescenční mikroskopie. Práce se zabývá zejména algoritmy pro automatickou analýzu informace obsažené v obraze. Tento koncept zavádíme jakožto zobecnění tradičních postupů automatizovaného ostření. Zmíněné algoritmy slouží pro automatický výběr oblastí a následné snímání obrazů s vysokou informační hodnotou (tedy takových, které obsahují zajímavé objekty), v našem případě ve fluorescenčním režimu. Důraz je kladen na přesnost a spolehlivost. S ohledem na fenomén známý jako photobleaching je i rychlost algoritmu klíčová. Klasické metody se obtížně vyrovnávají zejména s existencí více rovin s vysokou hodnotou obrazové informace (rovin ostrosti), v nichž by měl být obraz snímán. To je způsobeno značnou tloušťkou vzorku či prostě jen tím, že všechny objekty neleží ve stejné rovině. Pro konvenční režim (ve srovnání s konfokálním režimem) dokonce ani neznáme vhodnou funkci pro ohodnocení informace obsažené v obraze, bez ohledu na počet rovin s vysokou hodnotou obrazové informace. Celkově vzato, žádný z klasických přístupů neposkytuje uspokojivé výsledky. V této práci jsou tyto nedostatky popsány a demonstrovány na sadě příkladů. Práce poskytuje několik řešení nalezených problémů a vylepšení existujících přístupů. Za prvé, navrhneme funkci pro ohodnocení informace obsažené v obraze pro konvenční režim. Za druhé, vyvineme novou techniku pro detekci rovin s vysokou hodnotou obrazové informace, které často nerozpozná ani lidské oko. Tato technika je založena na dělení obrazu. Za třetí, navrhneme adaptivní algoritmus, jehož cílem je urychlení detekce více rovin s vysokou hodnotou obrazové informace. Práce rovněž poskytuje mnoho doporučení pro výběr a nastavení vhodných algoritmů a parametrů v nejrůznějších podmínkách. Metody navržené v této práci se na dostupných testovacích datech ukazují být lepší než předchozí přístupy a jsou tedy velice slibné z hlediska praktického využití.
Související projekty:

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.