Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ước lượng Thời gian của Các sự kiện Chồng lấp từ Các Chuỗi Hình ảnh Sử dụng Mô hình Boolean Thời gian Trụ
Tóm tắt
Những tiến bộ gần đây trong lĩnh vực kính hiển vi cùng với sự phát triển của các dấu ấn huỳnh quang đã cho phép hình ảnh hóa các quá trình động với độ phân giải không gian-thời gian rất cao, chẳng hạn như trong Sinh học Tế bào. Trong một số ứng dụng, các vùng đã được phân đoạn liên quan đến các sự kiện khác nhau chồng lấp cả về không gian lẫn thời gian, hình thành các cụm ngẫu nhiên. Để nghiên cứu các đặc điểm về hình dạng-kích thước và thời gian của các sự kiện, một thực hành thông thường là phân tích chỉ các tập phim cô lập. Tuy nhiên, mẫu này có thể bị thiên lệch, vì các sự kiện nhanh hơn và nhỏ hơn có xu hướng bị cô lập. Chúng tôi mô hình hóa các hình ảnh như một hiện thực hóa của mô hình Boolean thời gian trụ. Chúng tôi đánh giá độ thiên lệch do việc loại trừ các tập phim không bị cô lập. Chúng tôi đề xuất một ước lượng cho phân phối thời gian và thực hiện một nghiên cứu mô phỏng để đánh giá độ chính xác của nó. Phương pháp này được áp dụng cho các chuỗi hình ảnh protein gắn huỳnh quang. Kết quả cho thấy quy trình này có hiệu quả trong việc phân tích các quá trình động nơi xảy ra sự chồng lấp không gian và thời gian.
Từ khóa
#kính hiển vi #dấu ấn huỳnh quang #mô hình Boolean #phân tích động học #sự chồng lấpTài liệu tham khảo
Ayala, G., Sebastian, R., Diaz, M.E., Diaz, E., Zoncu, R., Toomre, D.: Analysis of spatially and temporally overlapping events with application to image sequences. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 28(10), 1707–1712 (2006)
Diggle, P.: Binary mosaics and the spatial pattern of heather. Biometrics 37, 531–539 (1981)
Dupač, V.: Parameter estimation in Poisson field of discs. Biometrika 67, 187–190 (1980)
Epifanio, I., Ayala, G.: A random set view of texture classification. IEEE Trans. Image Process. 11(8), 859–867 (2002)
García, P., Petrou, M., Kamata, S.: The use of boolean model for texture analysis of grey images. Comput. Vis. Image Underst. 74(3), 227–235 (1999)
Matheron, G.: Eléments Pour une Théorie des Milieux Poreux. Masson, Paris (1967)
Matheron, G.: Random Sets and Integral Geometry. Wiley, London (1975)
Molchanov, I.: Theory of Random Sets (Probability and its Applications). Springer, Berlin (2005)
R Development Core Team: R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria (2008). http://www.R-project.org. ISBN 3-900051-07-0
Ramsay, J., Silverman, B.: Functional Data Analysis, 1st edn. Springer Series in Statistics. Springer, Berlin (1997)
Ramsay, J.O., Wickham, H., Graves, S.: FDA: Functional Data Analysis (2007). http://www.functionaldata.org. R package version 1.2.3
Sebastian, R., Diaz, E., Ayala, G., Diaz, M.E., Zoncu, R., Toomre, D.: Studying endocytosis in space and time by means of temporal boolean models. Pattern Recognit. 39(11), 2775–2785 (2006)
Serra, J.: Image Analysis and Mathematical Morphology. Academic Press, New York (1982)
Stoyan, D., Kendall, W., Mecke, J.: Stochastic Geometry and Its Applications, 2nd edn. Wiley, Berlin (1995)
Toomre, D., Manstein, D.: Lighting up the cell surface with evanescent wave microscopy. Trends Cell Biol. 11, 298–303 (2001)