A multi-level thresholding based segmentation method for microscopic fluorescence in situ hybridization (FISH) images

Autor: Kabakçı, Kaan, Çapar, Abdulkerim, Töreyin, Behçet Uğur, Akkoç, Mertkan, Borazan, Ozan, Türkmen, İlknur, Durak Ata, Lütfiye
Jazyk: turečtina
Rok vydání: 2016
Předmět:
Popis: Kanser tanısında yaygın olarak kullanılan Floresan In Situ Hibridizasyon (FISH) tekniği, kromozom bölgelerinin özel boyalarla boyanarak FISH sinyalleri hâlinde görüntülenmesine dayanır. Bu çalışmada, FISH tekniğiyle elde edilmiş görüntüler üzerinde, çoklu seviye eşiklemeye dayanan yeni bir FISH sinyali bölütleme yöntemi önerilmiştir. Floresan mikroskop ile yüksek büyütmede elde edilmiş görüntüler üzerinde hücre çekirdeklerinin bölütlenmesi için uyarlamalı eşikleme, uzaklık dönüşümü ve “su bölümü çizgisi” (watershed) yöntemleri kullanılmıştır. Geliştirilen özgün bölütleme yöntemiyle, hücre sınırları içine düşen bölgelerdeki FISH sinyalleri, çoklu seviye eşiklemeye ve morfolojik art işlemlere tabi tutularak belirlenmektedir. Önerilen yöntemin gerçek hastalardan alınmış 49 adet FISH görüntüsü üzerinde ölçülen tespit başarımının, literatürde yaygın olarak kullanılan diğer yöntemlere göre daha yüksek olduğu gözlenmiştir. Fluorescence in situ hybridization (FISH) technique widely used in cancer diagnosis is based on displaying chromosomal regions as FISH signals by staining with specific dyes. In this study, a new multi-level thresholding based FISH signal segmentation method is proposed for images produced by FISH technique. Cell nuclei are segmented on images, that are grabbed from fluorescence microcopes at high resolution, with adaptive thresholding, distance transform and watershed methods. FISH signals falling in cell boundaries are detected by applying multi-level thresholding and morphological post processes thanks to proposed segmentation method. It is observed that the detection rate of the proposed method on 49 FISH images taken from real patients, are higher than other widely used techniques in the literature. IEEE Bülent Ecevit Üniversitesi
Databáze: OpenAIRE