Semi-automatic segmentation of microscopy images

Bc. Jana Navrkalová

Bakalářská práce

Anotace:

Tato práce se zabývá segmentací obrazu. Hlavním cílem této práce bylo prozkoumat semi-automatické nástroje pro segmentaci obrazů buněk se složitým tvarem, porovnat nástroje s manuálními a doporučit vhodný semi-automatický nástroj pro účely Cell Tracking Challenge (CTC). Segmentovali jsme dvou dimenzionální mikroskopické obrazy buněk se složitým tvarem z CTC datasetů ve vybraných aplikacích a nástrojích. Uvažovali jsme pět aplikací, jmenovitě MM Segmenter, Ilastik, ImageJ, Photoshop a Manual segmenter, ze kterých jsme vybrali tři aplikace, jmenovitě MM Segmenter, Ilastik, and Manual segmenter, pro detailní testování. Během segmentace jsme měřili čas segmentace a přesnost segmentace pomocí Jaccardova koeficientu. Zjistili jsme, že výběr vhodného nástroje je závislý na datech, pro izolované objekty je jednodušší použít semi-automatické nástroje a manuální interaktivní segmentace je vhodná pro buňky se složitým tvarem.

Abstract:

This work deals with image segmentation. The main goal of this thesis was to investigate semi-automatic tools for segmentation images of cells with complex shapes, compare them with manual tools, and recommend suitable tools for the purpose of the Cell Tracking Challenge (CTC). We segmented two-dimensional microscopy images with complex shapes from the CTC datasets in selected applications and tools. We considered five applications, namely MM Segmenter, Ilastik, ImageJ, Photoshop, and Manual segmenter, out of which we selected three of them, namely MM Segmenter, Ilastik, and Manual segmenter, for detailed testing. During segmentation, we measured segmentation time and segmentation accuracy by the Jaccard similarity coefficient. We observed that the selection of an appropriate tool is data-dependent, semi-automatic tools are easier to use for images containing isolated objects, and manual interactive segmentation is better for cells with complex shapes.

Keywords

semi-automatic segmentation, manual segmentation, interactive image segmentation, microscopy images, Cell Tracking Challenge

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 12. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 8. 2. 2022
• Vedoucí: doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
• Oponent: doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Bakalářský studijní program / obor:
Informatika / Informatika