Der im Manuskript „An Advanced Framework for Time-lapse Microscopy Image Analysis“ vorgeschlagene Algorithmus kann Krebszellen erkennen, verfolgen und klassifizieren sowie Phagozytose in Zeitraffer-Mikroskopiebildern erkennen.
Die Dateien im Ordner cell_classification sind die Codes, die zur Klassifizierung von Krebszellen in lebende und tote Zellen erforderlich sind.
Diese Datei implementiert die Erkennung von Zellen in den Bildern. Es umfasst mehrere Schritte wie das Konvertieren von Farbbildern in Graustufenbilder und von Graustufenbildern in Binärbilder, das Finden von Konturen in Binärbildern, das Bestimmen, ob es sich bei einer Kontur tatsächlich um eine Zelle handelt, und das Berechnen der Form der Zellen.
Dieser Code klassifiziert Zellen in den Bildern. Es umfasst mehrere Schritte, wie z. B. die Verfolgung von Zellen anhand fortlaufender Bilder und die Bestimmung, welche Zellen leben und welche tot sind.
Dieser Code verwendet Zeitraffer-Mikroskopiebilder als Eingabedaten und gibt dem Benutzer als Ausgabe die Klassifizierung von Zellen. Für die Berechnung werden cell_detect.py und cell_classify.py aufgerufen.
Benutzer müssen den Code in der Ubuntu-Umgebung ausführen. Führen Sie nach der Vorbereitung der Eingabedaten den folgenden Befehl aus:
$./main.py
Die Dateien im Ordner phagocytosis_detection sind die Codes zur Erkennung von Phagozytose in den Bildern.
Diese Datei implementiert die Erkennung von Zellen in den Bildern. Es umfasst mehrere Schritte wie das Konvertieren von Farbbildern in Graustufenbilder und von Graustufenbildern in Binärbilder, das Finden von Konturen in Binärbildern, das Bestimmen, ob es sich bei einer Kontur tatsächlich um eine Zelle handelt, und das Berechnen der Form der Zellen.
Dieser Code erkennt Phagozytose in kontinuierlichen Bildern. Es umfasst die Anwendung von DBSCAN, die lineare Regression und die Bestimmung, ob ein Cluster Phagozytose enthält.
Dieser Code verwendet Zeitraffer-Mikroskopiebilder als Eingabedaten und liefert dem Benutzer ein Video, in dem Zellen geclustert und Cluster markiert werden, wenn es als Ausgabe Phagozytose enthält. Für die Berechnung werden cell_detect.py und phagocytosis_detect.py aufgerufen.
Benutzer müssen den Code in der Ubuntu-Umgebung ausführen. Führen Sie nach der Vorbereitung der Eingabedaten den folgenden Befehl aus:
$./main.py
