基于中轴变换从视频显微镜中自动识别鞭毛
定量方法
2019-03-22 v2
摘要
鞭毛普遍存在于真核生物中,是一种研究充分的细胞器,众所周知其负责多种生物体的运动性。其研究中通常需要利用视频显微镜对一根或多根鞭毛的运动进行成像并随后追踪,这需要在帧序列中对鞭毛进行数字隔离与定位。此类过程总体上目前需要研究人员的某些输入,提供某种手动估计或依赖实验特定的启发式方法以正确识别并追踪鞭毛运动。在此我们提出一种基于视频显微镜的完全自动化的鞭毛识别方法,其依据是鞭毛在显微镜下观测时具有近似恒定的宽度。我们通过对墨西哥利什曼原虫(Leishmania mexicana,锥虫科的单鞭毛寄生虫)所捕获的视频显微镜的应用来展示该算法的有效性。提供了用于鞭毛识别的 ImageJ 宏,并且该无监督方法实现了高精度与卓越的通量,获得了与先前近缘物种研究相当质量的结果,但无需预先测量或开发专门启发式方法,从而总体上实现了从视频显微镜自动生成鞭毛摆动的数字化运动学描述。
引用
@article{arxiv.1808.01249,
title = {Automated identification of flagella from videomicroscopy via the medial axis transform},
author = {Benjamin J. Walker and Kenta Ishimoto and Richard J. Wheeler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.01249},
year = {2019}
}
备注
10 pages, 5 figures. Author accepted manuscript. Supplementary Material available at https://doi.org/10.1038/s41598-019-41459-9