宏观显微镜图像栈中真菌菌丝囊泡网络的三维分割
计算机视觉与模式识别
2017-04-11 v1
摘要
从三维(3-D)图像栈中自动提取和量化特征是推动计算机视觉研究的一项关键任务。三维图像采集与分析的结合使得能够通过分析真菌穿透深度、真菌生物量以及连接细胞的真菌网络的分支等属性，来量化植物组织对抗真菌感染的生物抗性。从图像处理角度看，这些任务归结为管状结构的分割及其骨架化后的特征提取。为了对多个感染事件进行采样分析，我们开发了一种称为宏观显微镜的方法。然而，宏观显微镜产生的高分辨率图像栈对常规方法构成挑战，并且难以由人工标注以获取真值数据。我们提出了一种合成菌丝网络生成器、几种管状结构分割方法的比较，以及用于连接因成像缺陷或菌丝网络骨架化不完整所导致小间隙的最小生成树方法。展示了真实显微数据的定性结果。我们相信宏观显微镜数据上管状结构检测器的比较、合成菌丝网络生成器以及间隙闭合技术对图像处理界是有益的。
引用
@article{arxiv.1704.02356,
title = {Three-Dimensional Segmentation of Vesicular Networks of Fungal Hyphae in Macroscopic Microscopy Image Stacks},
author = {P. Saponaro and W. Treible and A. Kolagunda and S. Rhein and J. Caplan and C. Kambhamettu and R. Wisser},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.02356},
year = {2017}
}
备注
This is submitted to ICIP 2017