Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:uu-308090" >
Automated detection...
Automated detection of cilia in low magnification transmission electron microscopy images using template matching
-
- Suveer, Amit (författare)
- Uppsala universitet,Bildanalys och människa-datorinteraktion,Avdelningen för visuell information och interaktion,Centre for Image Analysis
-
- Sladoje, Nataša (författare)
- Uppsala universitet,Bildanalys och människa-datorinteraktion,Avdelningen för visuell information och interaktion,Serbian Acad Arts & Sci, Math Inst, Belgrade, Serbia,Centre for Image Analysis
-
- Lindblad, Joakim (författare)
- Uppsala universitet,Avdelningen för visuell information och interaktion,Bildanalys och människa-datorinteraktion,Serbian Acad Arts & Sci, Math Inst, Belgrade, Serbia,Centre for Image Analysis
-
visa fler...
-
- Dragomir, Anca (författare)
- Uppsala University Hospital
-
- Sintorn, Ida-Maria (författare)
- Uppsala universitet,Bildanalys och människa-datorinteraktion,Avdelningen för visuell information och interaktion,Centre for Image Analysis
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- IEEE, 2016
- 2016
- Engelska.
-
Ingår i: Biomedical Imaging (ISBI), 2016 IEEE 13th International Symposium on. - : IEEE. - 9781479923496 - 9781479923502 ; , s. 386-390
- Relaterad länk:
-
http://ieeexplore.ie...
-
visa fler...
-
https://urn.kb.se/re...
-
https://doi.org/10.1...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- Ultrastructural analysis using Transmission Electron Microscopy (TEM) is a common approach for diagnosing primary ciliary dyskinesia. The manually performed diagnostic procedure is time consuming and subjective, and automation of the process is highly desirable. We aim at automating the search for plausible cilia instances in images at low magnification, followed by acquisition of high magnification images of regions with detected cilia for further analysis. This paper presents a template matching based method for automated detection of cilia objects in low magnification TEM images, where object radii do not exceed 10 pixels. We evaluate the performance of a series of synthetic templates generated for this purpose by comparing automated detection with results manually created by an expert pathologist. The best template achieves a detection at equal error rate of 47% which suffices to identify densely populated cilia regions suitable for high magnification imaging.
Ämnesord
- NATURVETENSKAP -- Data- och informationsvetenskap -- Datorseende och robotik (hsv//swe)
- NATURAL SCIENCES -- Computer and Information Sciences -- Computer Vision and Robotics (hsv//eng)
Nyckelord
- Image resolution
- Transmission Electron Microscopy
- Object detection
- Shape
- Image analysis
- Template matching
- Computerized Image Processing
- Datoriserad bildbehandling
- Datoriserad bildanalys
- Computerized Image Analysis
Publikations- och innehållstyp
- vet (ämneskategori)
- kon (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas