462
правки
Изменения
→Распознавание перекрывающихся объектов на основе деревьев экстремальных областей
Клетки на изображениях микроскопии могут быть распределены неравномерно, группироваться, перекрываться, что затрудняет подсчет количества клеток и их дальнейшее изучение, так как стандартные методы применимы либо к изображениям с высокой плотностью объектов и не пытаются их разделить, либо наоборот эффективно работают только с изображениями с низкой плотностью.
Чтобы учесть все особенности изображения используется метод, основанный на древовидной дискретной графической модели, которая позволяет выбрать и промаркировать набор непересекающихся участков изображения с помощью глобальной оптимизации. Каждый регион маркируется в соответствии с количеством объектов, которые он содержит. В условиях низкой плотности объектов метод, как правило, находит и выделяет отдельные клетки, а в местах, где клетки перекрываются, предложенный метод выделяет группы клеток(рисунок 7). Подобное адаптивное поведение, управляемое оптимизационным процессом, является уникальным для данного метода.
Нужно также отметить, что вывод модели эффективен с точки зрения вычислений и требует всего нескольких сотен оценок классификатора, за которыми следует динамическое программирование на поддеревьях.
