Sélection d'échelle automatique précise et seuillage localement adapté pour la segmentation de vésicules en microscopie TIRF

Antoine Basset 1 Jérôme Boulanger 2 Patrick Bouthemy 1 Charles Kervrann 3 Jean Salamero 2
2 Mécanismes moléculaires du transport intracellulaire
CDC - Compartimentation et dynamique cellulaires
3 VISTA - Vision spatio-temporelle et active
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : En imagerie cellulaire et microscopie de fluorescence, la première phase de l'analyse consiste généralement à détecter une grande quantité d'éléments (molécules, vésicules). De nombreuses méthodes de détection ont été développées dans ce contexte, mais elles réclament souvent un paramétrage assez fin et ne peuvent pas toujours s'adapter à l'échelle des éléments à détecter. Nous proposons une méthode incluant une sélection d'échelle automatique précise et un seuillage localement adapté. Des expérimentations quantitatives sur images simulées montrent les avantages et les meilleures performances de notre méthode. Des résultats sur séquences réelles confirment son intérêt.
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Contributor : Sébastien Adam <>
Submitted on : Monday, May 12, 2014 - 11:49:24 AM
Last modification on : Tuesday, May 28, 2019 - 1:46:29 AM
Long-term archiving on : Tuesday, August 12, 2014 - 10:55:50 AM

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  • HAL Id : hal-00988759, version 1

Citation

Antoine Basset, Jérôme Boulanger, Patrick Bouthemy, Charles Kervrann, Jean Salamero. Sélection d'échelle automatique précise et seuillage localement adapté pour la segmentation de vésicules en microscopie TIRF. Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, France. ⟨hal-00988759⟩

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