Tato diplomová práce se věnuje tématu automatické kvantifikace buněk s použitím metod počítačového vidění. Počítání buněk v populacích je nedílnou součástí výzkumů, které se zaměřují na odhalení mechanismů působení perzistentních organických polutantů na náš organismus.
V úvodu je popsána hlavní motivace pro tuto práci, dále doplněná samotnými cíli práce. Následuje kapitola zprostředkovávající potřebný zevrubný úvod do problematiky buněk včetně jejich rozdělení, stavby a funkcí. Další část je věnována tkáním s hlavním zaměřením na tukovou tkáň. Popsány jsou zde typy a funkce tukové tkáně, stejně tak problematika ukládání perzistentních organických polutantů. Následující kapitola pak uvádí v dnešní době nejčastěji používané metody pro kvantifikaci buněk, speciální pozornost je věnována metodám počítačového vidění. Za pomoci teoretických podkladů popsaných v této části práce jsou v následující kapitole navrženy algoritmy pro automatickou kvantifikaci tukových buněk na mikroskopických snímcích. Zkoušené byly segmentační techniky Watershed a Floodfill, přičemž nad rámec zadání práce byla dále zkoušena metoda pro analýzu v adipocytech obsažených tukových kapének. Pro tento účel byl použit algoritmus Maximally stable extremal regions. Navržené postupy jsou následně testovány na reálných datech a jejich výsledky statisticky vyhodnoceny.
Annotation in English
This thesis is devoted to the issue of automatic cell quantification using computer vision methods. Cell counting is an important part of research focused on discovery of mechanisms of persistent organic pollutants effects on organism.
Main motivation and targets of this thesis are described in the introduction. The next chapter introduces briefly the issue of cells, including their types, structure and function. The next part is devoted to tissues with focus on the adipose tissue. It explains types and functions of the adipose tissue and gives attention to the accumulation of persistent organic pollutants in white adipose tissue. The next chapter then introduces commonly used methods for cell quantification with focus on the computer vision methods. On the basis of the theory described in this part the next chapter is devoted to design of the algorithms for cell counting in microscopic images. The tested segmentation techniques are Watershed and Floodfill, in addition there is method for analysis of lipid droplets in the adipose cells described. For this purpose is the Maximally stable extremal regions algorithm used. The suggested techniques are tested on real pictures and the results are then statistically interpreted.
Tato diplomová práce se věnuje tématu automatické kvantifikace buněk s použitím metod počítačového vidění. Počítání buněk v populacích je nedílnou součástí výzkumů, které se zaměřují na odhalení mechanismů působení perzistentních organických polutantů na náš organismus.
V úvodu je popsána hlavní motivace pro tuto práci, dále doplněná samotnými cíli práce. Následuje kapitola zprostředkovávající potřebný zevrubný úvod do problematiky buněk včetně jejich rozdělení, stavby a funkcí. Další část je věnována tkáním s hlavním zaměřením na tukovou tkáň. Popsány jsou zde typy a funkce tukové tkáně, stejně tak problematika ukládání perzistentních organických polutantů. Následující kapitola pak uvádí v dnešní době nejčastěji používané metody pro kvantifikaci buněk, speciální pozornost je věnována metodám počítačového vidění. Za pomoci teoretických podkladů popsaných v této části práce jsou v následující kapitole navrženy algoritmy pro automatickou kvantifikaci tukových buněk na mikroskopických snímcích. Zkoušené byly segmentační techniky Watershed a Floodfill, přičemž nad rámec zadání práce byla dále zkoušena metoda pro analýzu v adipocytech obsažených tukových kapének. Pro tento účel byl použit algoritmus Maximally stable extremal regions. Navržené postupy jsou následně testovány na reálných datech a jejich výsledky statisticky vyhodnoceny.
Annotation in English
This thesis is devoted to the issue of automatic cell quantification using computer vision methods. Cell counting is an important part of research focused on discovery of mechanisms of persistent organic pollutants effects on organism.
Main motivation and targets of this thesis are described in the introduction. The next chapter introduces briefly the issue of cells, including their types, structure and function. The next part is devoted to tissues with focus on the adipose tissue. It explains types and functions of the adipose tissue and gives attention to the accumulation of persistent organic pollutants in white adipose tissue. The next chapter then introduces commonly used methods for cell quantification with focus on the computer vision methods. On the basis of the theory described in this part the next chapter is devoted to design of the algorithms for cell counting in microscopic images. The tested segmentation techniques are Watershed and Floodfill, in addition there is method for analysis of lipid droplets in the adipose cells described. For this purpose is the Maximally stable extremal regions algorithm used. The suggested techniques are tested on real pictures and the results are then statistically interpreted.
Prostudujte možnosti metod počítačového vidění pro řešení úlohy určení počtu buněk z mikroskopického snímku buněčných kultur.
Navrhněte vhodnou metodu pro řešení úlohy. Metodu implementujte ve formě počítačového algoritmu.
Funkčnost algoritmu otestujte na reálných datech obdržených z pracovišť specializovaných na výzkum buněčných kultur LF UK v Plzni.
Research Plan
Prostudujte možnosti metod počítačového vidění pro řešení úlohy určení počtu buněk z mikroskopického snímku buněčných kultur.
Navrhněte vhodnou metodu pro řešení úlohy. Metodu implementujte ve formě počítačového algoritmu.
Funkčnost algoritmu otestujte na reálných datech obdržených z pracovišť specializovaných na výzkum buněčných kultur LF UK v Plzni.
Recommended resources
Sonka, M., Hlavac, V., Boyle, R.: Image processing, analysis, and machine vision, 3th edition, Thomson, 2008
Carneiro, J., Junqueira, C., L., a O Kelley, R.: Základy histologie, H&H, 2002
Konrádová, V., a spol.: Funkční histologie, H&H, 2000
Recommended resources
Sonka, M., Hlavac, V., Boyle, R.: Image processing, analysis, and machine vision, 3th edition, Thomson, 2008
Carneiro, J., Junqueira, C., L., a O Kelley, R.: Základy histologie, H&H, 2002
Konrádová, V., a spol.: Funkční histologie, H&H, 2000