2 research outputs found
Image Analysis and Processing With Applications in Proteomics and Medicine
Στην παρούσα διατριβή παρουσιάζονται αυτόματοι αλγόριθμοι ανάλυσης εικόνας για
την κατάτμηση διαφόρων τύπων εικόνων, με έμφαση στις εικόνες πρωτεομικής και
στις ιατρικές εικόνες. Οι προτεινόμενοι αλγόριθμοι βασίζονται στις αρχές των
παραμορφώσιμων μοντέλων. Η διατριβή εστιάζει σε δύο κυρίως στόχους: 1) στην
επίλυση του σημαντικού προβλήματος της αυτόματης παραμετροποίησης στην
κατάτμηση εικόνας, 2) στην διατύπωση ενός ολοκληρωμένου μοντέλου κατάτμησης
εικόνων πρωτεομικής. Η πρώτη συνεισφορά είναι ένα πρωτότυπο πλαίσιο αυτόματης
παραμετροποίησης των ενεργών περιγραμμάτων περιοχής. Το πλαίσιο εμπλουτίζει τα
αποτελέσματα με αντικειμενικότητα και απελευθερώνει τους τελικούς χρήστες από
την επίπονη διαδικασία της εμπειρικής ρύθμισης. Εφαρμόζεται σε διάφορους τύπους
ιατρικών εικόνων και παραμένει ανεπηρέαστο στις τροποποιήσεις των ρυθμίσεων των
συσκευών λήψης των εικόνων αυτών. Τα πειραματικά αποτελέσματα καταδεικνύουν ότι
το προτεινόμενο πλαίσιο διατηρεί υψηλή την ποιότητα κατάτμησης, συγκρίσιμη με
εκείνη που επιτυγχάνεται με εμπειρική παραμετροποίηση. Η δεύτερη συνεισφορά
είναι ένα αυτόματο μοντέλο βασιζόμενο στα ενεργά περιγράμματα για την κατάτμηση
εικόνων πρωτεομικής. Το μοντέλο αντιμετωπίζει σημαντικά προβλήματα
συμπεριλαμβανομένων των γραμμών, τεχνουργημάτων, αχνών και επικαλυπτομένων
κηλίδων. Ακόμη, παρέχει εναλλακτική λύση στην επιρρεπή σε σφάλματα διαδικασία
της χειρωνακτικής επεξεργασίας που απαιτείται στα υπάρχοντα πακέτα λογισμικού.
Τα πειραματικά αποτελέσματα καταδεικνύουν ότι το προτεινόμενο μοντέλο υπερτερεί
των υπαρχόντων πακέτων λογισμικού σε ποσοτικές μετρικές εντοπισμού και
κατάτμησης.This thesis introduces unsupervised image analysis algorithms for the
segmentation of several types of images, with an emphasis on proteomics and
medical images. Τhe presented algorithms are tailored upon the principles of
deformable models. Two objectives are pursued: 1) the core issue of
unsupervised parameterization in image segmentation, 2) the formulation of a
complete model for the segmentation of proteomics images. The first
contribution is a novel framework for automated parameterization of
region-based active contours. The presented framework endows segmentation
results with objectivity and sets domain users free from the cumbersome process
of empirical adjustment. It is applicable on various medical imaging modalities
and remains insensitive on alterations in the settings of acquisition devices.
The experimental results demonstrate that the presented framework maintains a
high segmentation quality, comparable to the one obtained with empirical
parameterization. The second contribution is an unsupervised active
contour-based model for the segmentation of proteomics images. The presented
model copes with crucial issues including streaks, artifacts, faint and
overlapping spots. Moreover, it provides an alternate to the error-prone
process of manual editing, required in state-of-the-art software packages. The
experimental results demonstrate that the proposed model outperforms software
packages in terms of detection and segmentation quantity metrics
image analysis and processing with applications in proteomics and medicine
This thesis introduces unsupervised image analysis algorithms for the segmentation of several types of images, with an emphasis on proteomics and medical images. Τhe presented algorithms are tailored upon the principles of deformable models and more specific region-based active contours. Two different objectives are pursued. The first is the core issue of unsupervised parameterization in image segmentation, whereas the second is the formulation of a complete model for the segmentation of proteomics images, which is the first to exploit the appealing attributes of active contours.
The first major contribution of this thesis is a novel framework for the automated parameterization of region-based active contours. The presented framework aims to endow segmentation results with objectivity and robustness as well as to set domain users free from the cumbersome and time-consuming process of empirical adjustment. It is applicable on various medical imaging modalities and remains insensitive on alterations in the settings of the acquisition devices. The experimental results demonstrate that the presented framework maintains a segmentation quality which is comparable to the one obtained with empirical parameterization.
The second major contribution of this thesis is an unsupervised active contour-based model for the segmentation of proteomics images. The presented model copes with crucial issues in 2D-GE image analysis including streaks, artifacts, faint and overlapping spots. In addition, it provides an alternate to the laborious, error-prone process of manual editing, which is required in state-of-the-art 2D-GE image analysis software packages. The experimental results demonstrate that the presented model outperforms 2D-GE image analysis software packages in terms of detection and segmentation quantity metrics