[논문]마커 제어 워터셰드와 타원 적합기법을 결합한 다중 교모세포종 분할

이지영; 정다은; 이현우; 양세정

doi:10.9718/jber.2021.42.4.159

마커 제어 워터셰드와 타원 적합기법을 결합한 다중 교모세포종 분할
Multi-cell Segmentation of Glioblastoma Combining Marker-based Watershed and Elliptic Fitting Method in Fluorescence Microscope Image 원문보기

Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & Biological Engineering, v.42 no.4, 2021년, pp.159 - 166

이지영 (연세대학교 의공학과) , 정다은 (연세대학교 의공학과) , 이현우 (연세대학교 의공학과) , 양세정 (연세대학교 의공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In order to analyze cell images, accurate segmentation of each cell is indispensable. However, the reality is that accurate cell image segmentation is not easy due to various noises, dense cells, and inconsistent shape of cells. Therefore, in this paper, we propose an algorithm that combines marker-based watershed segmentation and ellipse fitting method for glioblastoma cell segmentation. In the proposed algorithm, in order to solve the over-segmentation problem of the existing watershed method, the marker-based watershed technique is primarily performed through "seeding using local minima". In addition, as a second process, the concave point search using ellipse fitting for final segmentation based on the connection line between the concave points has been performed. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we compared three algorithms with other algorithms along with the calculation of segmentation accuracy, and we applied the algorithm to other cell image data to check the generalization and propose a solution.

주제어

표/그림 (8)

그림 그림 1. 전체 알고리즘 모식도 Fig. 1. Overall flow of our algorithm
그림 그림 2. 타원 적합을 이용한 오목 점 추출 Fig. 2. Concave points extraction using ellipse fitting
그림 그림 3. 방법 1의 결과(왼쪽)와 방법 2의 결과(오른쪽) 비교 예시 Fig. 3. Example comparison of the results of method 1(left) and method 2(right)
그림 그림 4. (a) 실험에 사용된 원본 영상, (b) 세포 분할 결과(정상 분할, 과 분할, 미 분할) Fig. 4. (a) Original image, (b) Results of cell segmentation (normal segmented, over segmented, non-segmented)
표 표 1. 제안된 알고리즘과 다른 알고리즘의 성능 비교 시각화 Table 1. Visualization of comparison between proposed algorithm and other algorithms
그림 그림 5. (a)평활화 필터링 후 픽셀 수 기준 잡음제거(임계치 : 3개의 픽셀 수 이하), (b)픽셀 수 기준 잡음제거만 적용(임계값 : 2개의 픽 셀 수 이하), *빨간 별 모양 표시 : 추출된 오목점 Fig. 5. (a)noise reduction after smoothing(thresholding value : 3), (b)only noise reduction applied(thresholding value : 2), *Red star sign : extracted concave points
그림 그림 6. 다른 교모세포종 영상 데이터 분할 결과 Fig. 6. Result of other glioblastoma image data
그림 그림 7. (a)다른 교모세포종 영상에 임계 값 조절 후 적용한 결과, (b) 검출된 오목점, (c) 오목점이 4개 이상일 때 알고리즘(방법 1)의 결과, (d)오목점이 4개 이상일 때 알고리즘(방법 2)의 결과 Fig. 7. (a)result of other data after adjusting thresholding value, (b)extracted concave points, (c)result of algorithm 1 when concave points are more then 4, (d)result of algorithm 2 when concave points are more than 4

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