面向荧光显微图像的斑点检测
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四川省自然科学基金(2023NSFSC0466)


Blob Detection for Fluorescence Microscopy Image
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    摘要:

    实体肿瘤学中, 利用荧光原位杂交(FISH)技术处理后的间期细胞核荧光显微图像上, DNA扩增往往呈现为衍射极限斑点, 成像条件限制了图像质量, 导致图像信噪比较低、背景干扰严重且存在非斑点结构干扰. 设计适用的斑点检测方法, 提供客观且定量的数据, 有助于医生对于癌症病情的诊断. 算法首先采用3层小波多尺度求和对荧光图像去噪, 随后利用多尺度高斯拉普拉斯算子增强斑点区域, 最后通过4个方向的单边二阶高斯核抑制非斑点区域, 完成斑点检测. 实验结果表明, 对于自建数据库中83张图像, 算法平均F分数达到0.96, 平均运行时间0.5 s以下.

    Abstract:

    In solid oncology, on fluorescence microscopy images of interphase nuclei processed with fluorescence in situ hybridization (FISH) technology, DNA amplification often appears as diffraction-limited blobs. Imaging conditions limit image quality, resulting in a low image signal-to-noise ratio of the image, serious background interference, and non-blob structure interference. Designing suitable blob detection methods to provide objective and quantitative data helps doctors diagnose cancer. The algorithm first uses three-layer wavelet multiscale summation to denoise the fluorescence image, then uses the multiscale Laplacian of Gaussian operator to enhance the blob area, and finally suppresses the non-blob area through unilateral second-order Gaussian kernels in four directions to complete blob detection. Experimental results show that for 83 images in the self-built database, the average F-score reaches 0.96, and the average running time is less than 0.5 s.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

何柯材,徐琳,江金康,陶禹川,王学渊.面向荧光显微图像的斑点检测.计算机系统应用,,():1-9

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  • 收稿日期:2024-02-23
  • 最后修改日期:2024-03-19
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  • 在线发布日期: 2024-06-28
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