Wavelet merged multi-resolution super-pixels and their applications on fluorescent MSC images

Abstract

Özetçe -Bu makalede, Mezenkimal kök hücrelerinin (MKH) boyutunun ölçülmesi, hücrelerin sayımı ve takip edilmesi amacıyla çok çözünürlüklü süper piksel algoritması sunulmuştur. Çok çözünürlüklü süper pikseller, imgeye uygulanan degişken yogunluktaki süper piksel tohumları sayesinde elde edilmiştir. Bu tohumların yogunlukları, kanser kök hücre imgelerinde bulunan, bölgesel yüksek frekans bileşenlerine göre ayarlanmıştır. Böylece imgenin, çok çözünürlüklü süper piksellere ayrışmış hali elde edilmiştir. Bildirinin sundugu bir diger katkı da, benzer komşu süper piksel hücrelerini birleştiren yeni karar verme algoritmasıdır. Dalgacık teoreminin tek boyutlu sinyallerdeki kullanımşekline dayalı olarak geliştirilen bu algoritma, komşu süper piksellerin histogramlarına uygulanarak, benzerlikleri karşılaştırılmıştır. Sunulan bu algoritmanın kök hücre imgelerinde bulunan hücreleri başarılı birşekilde ayrıştırabildigi deneysel olarak da gösterilmiştir.Anahtar Kelimeler-Kök hücre takibi, çok çözünürlüklü süperpiksel, dalgacık dönüşümü, floresan imgesi.Abstract-A new multi-resolution super-pixel based algorithm is proposed to track cell size, count and motion in Mesenchymal Stem Cells (MSCs) images. Multi-resolution super-pixels are obtained by placing varying density seeds on the image. The density of the seeds are determined according to the local high frequency components of the MSCs image. In this way a multiresolution super-pixels decomposition of the image is obtained. A second contribution of the paper is novel decision rule for merging similar neighboring super-pixels. An algorithm based on well known wavelet decomposition is developed and applied to the histograms of neighboring super pixels to exploit similarity. The proposed algorithm is experimentally shown to be successful in segmenting and tracking cells in MSCs images. 1