Automatic cell counting in vivo in the larval nervous system of Drosophila

Identification and counting of cells is necessary to test biological hypotheses, for instance of nervous system formation, disease, degeneration, injury and regeneration, but manual counting is time-consuming, tedious, and subject to bias. The fruit-fly Drosophila is a widely used model organism to analyse gene function, and most research is carried out in the intact animal or in whole organs, rather than in cell culture. Inferences on gene function require that cell counts are known from these sample types. Image processing and pattern recognition techniques are appropriate tools to automate cell counting. However, counting cells in Drosophila is a complex task: variations in immunohistochemical markers and developmental stages result in images of very different properties, rendering it challenging to identify true cells. Here, we present a technique for counting automatically larval glial cells in 3D, from confocal microscopy serial optical sections. Local outlier thresholding and domes are combined to find the cells. Shape descriptors extracted from a data set are used to characterise cells and avoid over-segmentation. Morphological operators are employed to divide cells that could otherwise be missed. The method is accurate and very fast, and treats all samples equally and objectively, rendering all data comparable across specimens. Our method is also applicable to identify cells labelled with other nuclear markers and in sections of mouse tissues

Técnicas imagiológicas para tele-ecografia assistida por robô

O objectivo deste trabalho consiste na reconstrução tridimensional (3D) de objectos a partir de um conjunto de imagens ecográficas obtidas a partir de movimentos de rotação de uma sonda ecográfica, acoplada na extremidade de um robô manipulador. A cada imagem adquirida foi extraída a sua matriz de transformação respectiva que dá a informação da sua posição e orientação relativamente à base do robô. O objecto de estudo foi um balão convencional em forma de coração, cheio de água que por sua vez foi mergulhado em água. Como estudo inicial, foi tida em conta informação acerca da manipulação robótica e controlo da sonda ecográfica no seu espaço de tarefa. Seguidamente, foram abordadas temáticas de processamento de imagem médica ecográfica, nomeadamente ecocardiográfica, e assim o levantamento das características e problemáticas que esse tipo de imagem implicava. Foram estudados vários métodos de segmentação de imagem bidimensional de ecocardiografia, entre eles, o método de level set de Chan e Vese e o método de Kass e Terzopoulos baseado em modelos de snakes. O modelo de Chan e Vese não foi completamente satisfatório para a segmentação das cavidades cardíacas, não fornecendo cavidades cardíacas fechadas. Por sua vez, o modelo snake funcionou muito bem na segmentação das imagens ecográficas do balão, induzindo uma reconstrução 3D offline de uma estrutura. Este trabalho passou também por um abrangente estudo científico que levou à implementação e simulação de um algoritmo de reconstrução 3D offline em linguagem Matlab2009b, fazendo uso das posições dos contornos obtidos da segmentação de Kass e Terzopoulos. Foram ainda realizados vários testes experimentais que validaram o método de reconstrução 3D proposto. Estes resultados abrem caminho para uma reconstrução 3D em tempo real de imagens ecográficas, utilizando um sistema robótic