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定量相位图像中细胞与细胞核的无监督高通量分割

图像与视频处理 2024-10-28 v1 计算机视觉与模式识别 细胞行为 定量方法

摘要

为通过建立用于临床研究的高通量数字全息显微镜自动单细胞筛查以辅助细胞学诊断,需采集数千幅图像与数百万个细胞。瓶颈在于一种自动、快速且无监督的分割技术,其不限制可能出现的细胞类型。我们提出了一种无监督多阶段方法,可正确分割而不将噪声或反射误认为细胞,也不遗漏细胞,并包含相关内部结构的检测,尤其是未染色细胞中的细胞核。为使信息对细胞病理学家合理且可解释,我们还引入了可利用测量方案固有的定量相位信息的、可能对细胞学诊断有帮助的新的细胞质与细胞核特征。我们表明,该分割在患者样本上的多项实验中以合理的每细胞分析时间提供了一致良好的结果。

关键词

引用

@article{arxiv.2311.14639,
  title  = {Unsupervised high-throughput segmentation of cells and cell nuclei in quantitative phase images},
  author = {Julia Sistermanns and Ellen Emken and Gregor Weirich and Oliver Hayden and Wolfgang Utschick},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2311.14639},
  year   = {2024}
}

备注

This work has been submitted to the IEEE for possible publication