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顯微鏡成像技術(shù)的進步使得能夠使用延時顯微鏡成像對活細(xì)胞動態(tài)過程進行可視化。然而,現(xiàn)代方法在培訓(xùn)階段和時間限制方面存在一些限制,阻礙了它們在實驗室實踐中的應(yīng)用。在這項工作中,研究人員提出了一種新的方法,稱為自動細(xì)胞檢測和計數(shù)(ACDC),設(shè)計用于在延時顯微鏡下熒光標(biāo)記細(xì)胞核的活性檢測。
ACDC克服了文獻方法的局限性,首先對原始圖像進行雙邊濾波,在保持邊緣銳度的同時平滑輸入細(xì)胞圖像,然后利用分水嶺變換和形態(tài)學(xué)濾波。
此外,ACDC為實驗室實踐提供了一種可行的解決方案,因為它可以利用計算機集群中的多核架構(gòu)來高效地處理大規(guī)模成像數(shù)據(jù)集。實際上,研究人員的ACDC的父- worker實現(xiàn)允許獲得與順序?qū)Φ软椣啾茸畲蟮募铀佟T趦蓚€不同的細(xì)胞成像數(shù)據(jù)集上測試ACDC,以評估其對不同特征圖像的準(zhǔn)確性和有效性。
研究人員在不依賴大規(guī)模注釋數(shù)據(jù)集的情況下實現(xiàn)了準(zhǔn)確的細(xì)胞計數(shù)和細(xì)胞核分割,這一結(jié)果通過對兩個測試數(shù)據(jù)集的人工細(xì)胞計數(shù)進行計算,得到和的平均骰子相似系數(shù)和和的皮爾遜系數(shù)。
相關(guān)論文以題為“ACDC: Automated Cell Detection and Counting for Time-Lapse Fluorescence Microscopy”于北京時間2020年09月06號發(fā)表在《Applied Sciences》上。
顯微成像技術(shù)的進步,使動態(tài)活細(xì)胞過程可視化。因此,顯微鏡圖像的收集已成為闡明活細(xì)胞的復(fù)雜機制和功能的主要數(shù)據(jù)來源。現(xiàn)代可視化技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量大且復(fù)雜,無法進行可視化或人工分析,因此需要計算方法從大數(shù)據(jù)集中推斷生物知識。特別是,細(xì)胞圖像中感興趣的對象以圖像之間形態(tài)和強度的高度變化為特征,這使得諸如細(xì)胞邊界和細(xì)胞內(nèi)特征等特征難以準(zhǔn)確識別。因此,細(xì)胞分割分析在過去的十年中得到了越來越多的關(guān)注。
另外,研究人員還致力于利用最新的機器學(xué)習(xí)技術(shù)來精確地細(xì)化分割結(jié)果。改進可以通過對從檢測細(xì)胞中提取的幾何特征和紋理特征進行分類來實現(xiàn)。這種先進的計算分析可以讓我們從生物學(xué)角度了解復(fù)雜的細(xì)胞過程。