Evaluation of 3D image-treatment algorithms applied to optical-sectioning microscopy

• Autores: Vicente, Nathalie B.; Diaz Zamboni, Javier E.; Adur, Javier F.; Casco, Víctor
• Año de publicación: 2006
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Imagen Tridimensional; Algorithms; seccionamiento óptico; cuantificación; Image processing software; preprocesamiento y procesamiento de imágenes tridimensionales; optical sectioning; quantification; three-dimensional image preprocessing and processing
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

La información extraída de especimenes biológicos es inherentemente tridimensional. Los datos tridimensionales (3D) permiten un mejor entendimiento de las estructuras y los eventos biológicos, comparados con sus proyecciones bidimensionales (2D), aunque a veces son más difíciles de manejar. Esto explica porqué actualmente se están investigando y mejorando las técnicas de seccionamiento óptico. El principal objetivo del presente trabajo fue evaluar la relevancia de algoritmos de tratamiento de imágenes, los cuales incluyen métodos de preprocesamiento (tales como promediación de imágenes, corrección de background y normalización de intensidades) y procesamiento (desconvolución de desborroneo y de restauración). Esto se realizó mediante la implementación de un algoritmo de cuantificación basado en el Laplaciano y un detector de puntos brillantes. Los algoritmos se aplicaron a un modelo 3D de adhesión celular en piel, basado en un espécimen comúnmente utilizado por nuestro grupo de investigación. Los resultados indican que ciertos métodos de preprocesamiento son requeridos para mejorar el rendimiento de los algoritmos de procesamiento, mientras que otros no deben ser aplicados para asegurar una adecuada y precisa cuantificación.
Information extracted from biological specimens is inherently three-dimensional. Though it is sometimes hard to handle, three-dimensional (3D) data provides greater understanding of biological structures and events than its bidimensional (2D) projections. This explains why optical-sectioning techniques are currently being explored and enhanced. The main objective of the present work was to evaluate the relevance of image-treatment algorithms, which included preprocessing (such as image-averaging, background correction and normalization of intensities) and processing (deblurring and restoration deconvolution) methods. This was done by implementing a quantification algorithm based on the Laplacian and a bright-point detector. Algorithms were applied to a 3D cell-adhesion skin model, based upon a specimen commonly used by our research group. Results indicated that certain preprocessing methods are required to enhance the performance of processing algorithms, while others must not be applied in order to ensure an adequate and precise quantification.
IV Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)