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Automated Dynamic Cellular Analysis in Time-Lapse Microscopy

Journal of Biosciences and Medicines 2016年第3期4卷 44-50页

作者： Shuntaro Aotake chamidu atupelage Zicong Zhang Kota Aoki Hiroshi Nagahashi Daisuke Kiga Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering Tokyo Institute of Technology Yokohama Japan Imaging Science and Engineering Laboratory Tokyo Institute of Technology Yokohama Japan

Analysis of cellular behavior is significant for studying cell cycle and detecting anti-cancer drugs. It is a very difficult task for image processing to isolate individual cells in confocal microscopic images of non-stained live cell cultures. Because these images do not have adequate textural variations. Manual cell segmentation requires massive labor and is a time consuming process. This paper describes an automated cell segmentation method for localizing the cells of Chinese hamster ovary cell culture. Several kinds of high-dimensional feature descriptors, K-means clustering method and Chan-Vese model-based level set are used to extract the cellular regions. The region extracted are used to classify phases in cell cycle. The segmentation results were experimentally assessed. As a result, the proposed method proved to be significant for cell isolation. In the evaluation experiments, we constructed a database of Chinese Hamster Ovary Cell’s microscopic images which includes various photographing environments under the guidance of a biologist.

关键词： High Dimension Feature Analysis Microscopic Cell Image Cell Division Cycle Identification Active Contour Model K-Means Clustering

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