Applications of Graph Cut Optimization in Fluorescence Microscopy

Mgr. Ondřej Daněk, Ph.D.

Advanced ('rigorózní') thesis

Abstract:

Buňka, základní stavební kámen všech živých organismů, je velmi komplexním systémem. Hlavní součástí buňky je její jádro obsahující genom, který uchovává kompletní informaci potřebnou k sestavení a fungování organismu. Lepší porozumění rolím jednotlivých genů a proteinů během buněčného cyklu a schopnost detekovat buněčné abnormality jsou nezbytné pro včasnou diagnózu a následné léčení závažných onemocnění jako jsou rakovina či leukémie. Výzkum v této oblasti využívá zejména prostředků fluorescenční mikroskopie. Moderní konfokální mikroskopy jsou plně automatizovaná zařízení schopná produkovat enormní množství obrazových dat. Proto zde existuje přirozená poptávka po spolehlivých, rychlých a přesných metodách pro zpracování obrazu. Přestože je dostupných mnoho sofistikovaných metod, řešení některých klíčových úloh, jako je například nalezení hranice buněčných jader v buněčných shlucích a tkáních, je stále problematické. Hlavním očekávaným přínosem této práce je navržení, implementace a vyhodnocení dvou nových segmentačních metod, plně automatické a interaktivní, využitelných pro nalezení hranic buněk a vnitrobuněčných součástí v objemových obrazových datech pořízených s pomocí fluorescenční mikroskopie. Obě tyto metody budou založené na kombinatorické optimalizaci pomocí grafových řezů a budou dostatečně rychlé k efektivnímu provozu na počítačích běžných v biologických laboratořích.

Abstract:

Cell, the basic building block of all living organisms, is a very complex system. The main component of a cell is its nucleus containing the genome which stores the entire information required for the construction and function of the organism. Better understanding of the roles of particular genes and proteins during the cell cycle and the ability to detect cell abnormalities are essential for early diagnosis and subsequent treatment of severe diseases such as cancer or leukemia. The research in this field is performed mainly by the means of fluorescence microscopy. Modern confocal microscopes are fully automated devices capable of producing huge amounts of image data. Therefore, there is a natural demand for reliable, fast and accurate image processing methods. Even though many sophisticated methods are available, some crucial tasks are still problematic, such as the boundary extraction of cell nuclei in cell clusters and tissues. The main expected contribution of this thesis is to design, implement and evaluate two new segmentation methods, one fully automatic and one interactive, suitable for the boundary extraction of cells and intra-cellular components from volumetric fluorescence microscopy images. Both these methods will be based on the combinatorial graph cut optimization and will be fast enough to be reasonably executable on computers common in biological laboratories.

Keywords

fluorescence microscopy, image segmentation, graph cut optimization, energy minimization

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 28. 5. 2009

Thesis defence

• Date of defence: 29. 5. 2009

Masaryk University

Faculty of Informatics

Advanced ('rigorózní řízení') programme / field:
Informatics / Informatics