চিত্র প্রক্রিয়াকরণ - নিউক্লিয় গণনা করা

Question

আমি এমন একটি প্রোগ্রাম তৈরি করার চেষ্টা করছি যা এই জাতীয় চিত্রটিতে নিউক্লিয়ির সংখ্যা গণনা করতে পারে:

আমি ইতিমধ্যে যা করেছি তা হ'ল ধাপে ধাপে:

1. একটি বিকল্প সিক্যুয়ালিয়াল ফিল্টার প্রয়োগ করুন (ধীরে ধীরে বড় কাঠামোগত উপাদানগুলির সাথে চিত্রটি বন্ধ এবং খোলার)
2. একটি দূরত্ব রূপান্তর প্রয়োগ করুন
3. মিনিমা সনাক্ত করতে দূরত্ব রুপান্তরিত চিত্র ব্যবহার করে ওয়াটারশেড বিভাজন প্রয়োগ করুন

যা নিম্নলিখিত ফলাফল দেয় (যেখানে প্রতিটি রঙ একটি নতুন নিউক্লিয়াস গণনা উপস্থাপন করে):

আমরা দেখতে পাচ্ছি যে এখানে প্রচুর অপূর্ণতা রয়েছে, বিশেষত, বেশি পরিমাণে নিউক্লিয়াস। আমি বলব যে সেই সমস্যার কারণ হ'ল আমি ওয়াটারশেড ট্রান্সফর্মের জন্য মিনিমা চাপিয়েছি (দূরত্বের রূপান্তর ব্যবহার করে) তবে সে ক্ষেত্রে মিনিমা চাপানোর জন্য আমার কাছে আসলেই অন্য কোনও ধারণা নেই।

যেহেতু দূরত্বের রূপান্তর বস্তুর বৃত্তাকার ভিত্তিতে মিনিমা উত্পন্ন করে, আমি বিকল্প সিক্যুয়ালিয়াল ফিল্টারের চেয়ে নিউক্লিয়াকে গোল করার আরও ভাল বিকল্পটি জানতে চাই (উপরের চিত্রটি দেখলে, আমরা অনুমান করতে পারি যে বেশিরভাগ "ওভারকাউন্টস" এসেছে) কম গোলাকার নিউক্লিয়াস)। আমি ওয়াটারশেড ট্রান্সফর্মের জন্য মিনিমা আরোপের আরও ভাল উপায়গুলিও জানতে চাই।

Comments

আমি মাঝে মাঝে এই ধরণের প্রশ্নগুলি কাজের সময়ে পাই এবং ... এটিতে প্রবেশ করি না। আমি সাধারণত ব্যবহারকারীকে মাইক্রোস্কোপে ফিরে যেতে এবং শালীন চিত্রগুলি অর্জন করতে বলি। আমি নিশ্চিত না যে আমি তাদের হাতে হাতে নির্ভুলভাবে গণনা করতে পারি। এটি কি আপনার ক্ষেত্রে একটি বিকল্প (ইমেজিং অংশটি বোঝাতে চাইছেন)?

— জিন-ইয়ভেস

ক্রেজি আইডিয়া, যা আপনাকে কতগুলি চিত্র বিশ্লেষণ করতে হবে এবং কত ঘন ঘন নির্ভর করবে তার উপর নির্ভর করে কাজ করতে পারে, তবে এই ধরণের জিনিসগুলিতেই মানুষ আরও উন্নত তা জেনে: অ্যামাজনের মেকানিক্যাল টার্ক ব্যবহার করে দেখুন।

— ডেরেনডাব্লু

আপনি কি আপনার ইমেজের কোনও স্থল সত্য সরবরাহ করতে পারেন? (ম্যানুয়ালি আপনার দ্বারা বর্ণিত) আমি চিত্রটির দিকে চেয়েছিলাম এবং খোলামেলাভাবে বলতে পারি না কোনটি নিউক্লিয় বা কোনটি নিদর্শন। কিছু নিউক্লিয়াস রয়েছে যা কেবলমাত্র বেশ কয়েকটি পিক্সেলের সমন্বয়ে গঠিত? নিউক্লিয়ায় মনে হয় গোল / উপবৃত্ত হতে পারে? এবং শেষ পর্যন্ত, @ জিন-ইয়ভেস হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে, আপনি কি আরও ভাল ছবি পেতে পারেন? আমরা সকলেই বৈপরীত্য এবং আলোকসজ্জা সামঞ্জস্য করতে পারি তবে আমরা নমুনাকে পুনরায় আঁকতে পারি না।

— ভিজোফট

Answer 1

জলাশয়ের ওভারগমেন্টেশন সমস্যাটি কীভাবে পরিচালনা করতে হবে সে সম্পর্কে অনেকগুলি নিবন্ধ রয়েছে তবে আমার মনে হয় আপনার রবস্ট সেল ইমেজ সেগমেন্টেশন পদ্ধতিগুলি (বেনগটসন এট আল 2004 দ্বারা বৈজ্ঞানিক নিবন্ধ) পড়া উচিত।

এটিতে সেল ইমেজগুলি বিভাগ করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে এবং এতে বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ রয়েছে যা আপনার অনুরূপ ফ্লুরোসেন্স মাইক্রোস্কোপি চিত্রগুলিতে জলছবি থেকে বিদেশে পরিচালনা কীভাবে পরিচালনা করতে পারে তা দেখায় (এটিতে উজ্জ্বল ক্ষেত্রের চিত্র এবং কনফোকল মাইক্রোস্কোপি চিত্রগুলির উদাহরণও রয়েছে)। এটি আপনার পদ্ধতির অনুরূপ দূরত্বের রূপান্তর থেকে বীজ ব্যবহার করে এবং অঞ্চলগুলিকে দুর্বল সীমানার সাথে একীভূত করে। নিবন্ধটি ভালভাবে পড়েছে এবং মতলবগুলি মতলবটিতে প্রয়োগ করার জন্য ধারণাগুলি বেশ সোজা-এগিয়ে রয়েছে।

আরও বেশি বর্তমান পদ্ধতির জন্য, আপনি স্পেনসন দ্বারা ফাজি দূরত্বের তথ্যের ভিত্তিতে 3 ডি ফজী অবজেক্টগুলির জন্য একটি পচন প্রকল্পটি পড়তে পারেন । এটি বেনগটসন এট আল-এর মতো একটি অনুরূপ পদ্ধতি ব্যবহার করে তবে অস্পষ্ট দূরত্বের রূপান্তরটিতে এটি কাজ করে যা নিবন্ধে ব্যবহৃত সামগ্রীর জন্য আরও ভাল ঘনত্বের প্রতিনিধিত্ব করে।

Answer 2

আপনি "বর্ধিত ম্যাক্সিমা ট্রান্সফর্ম" চেষ্টা করতে পারেন যা রূপচর্চা পুনর্গঠন পদ্ধতি। এটি একটি বিপরীতে মাপদণ্ড দেওয়া ম্যাক্সিমা পয়েন্টগুলি সনাক্ত করে যা আপনি বিবর্তিত এবং চাপিয়ে দিতে পারেন। এটি মাতলাবে প্রয়োগ করা হয়েছে।