Komputerowe przetwarzanie i analiza obrazów w ocenie zjawisk zachodzących w komórkach i tkankach roślin

Katedra Informatyki Stosowanej Politechniki Łódzkiej współpracuje z biologami z dwóch jednostek Uniwersytetu Łódzkiego, które zajmują się badaniami procesów fizjologicznych i zakłóceniami rozwoju roślin powodowanymi różnorodnymi czynnikami zewnętrznymi. Celem współpracy jest opracowanie metod automatycznego pomiaru wybranych objawów reakcji roślin na stres przy zastosowaniu technik przetwarzania i analizy obrazu. Rozważano obrazy barwne przedstawiające wybrane reakcje zarówno na poziomie komórkowym, np. w postaci anomalii mitozy i uszkodzeń chromosomów, jak i na poziomie tkankowym jako przebarwienia oraz jako zmiany topologii i morfologii różnych części roślin. W pracy zaprezentowano przegląd metod segmentacji i rozpoznawania obrazów opracowanych przez autorów w celu automatyzacji pomiarów tych reakcji obserwowanych u roślin w skali mikro- i makroskopowej

Alleviation of nickel toxicity in wheat (Triticum aestivum L.) seedlings by selenium supplementation

Hydroponically grown wheat seedlings were treated with 50 μM N i and/or 15 μM Se. After a 7-day culture period, their growth parameters, N i, Se, F e, and M g contents, electrolyte leakage, photosynthetic pigment concentrations, and photochemical activity of photosystem II were determined. Exposure of wheat seedlings to N i alone resulted in reduction in the total shoot and root lengths, by 22% and 50%, respectively. Addition of Se to the N i-containing medium significantly improved the growth of these organs, compared to the seedlings subjected to N i alone. Application of Se decreased the accumulation of N i in shoots and roots and partially alleviated the N i-induced decrease in F e and M g concentations in shoots. Electrolyte leakage increased in response to N i stress, but in shoots it was diminished by Se supplementation. Exposure to N i led to a decrease in chlorophyll a and b contents and enhancement of chlorophyll a/b ratio, but did not influence the concentration of carotenoids. Enrichment of the N i-containing medium with Se significantly increased chlorophyll b content, compared to the seedlings treated with N i alone. Photochemical activity, estimated in terms of the maximum quantum yield of photosystem II, decreased in response to N i treatment but was significantly improved by simultaneous addition of Se. Results of our study suggest that alleviation of N i toxicity in wheat seedlings by Se supplementation may be related to limitation of N i uptake

Metoda segmentacji obrazów jąder komórkowych roślin w cytometrii DNA z heterogenicznym rozkładem wewnątrz jądra

Tyt. z nagłówka.Bibliografia s. 310-311.Dostępny również w formie drukowanej.STRESZCZENIE: W artykule przedstawiono algorytm segmentacji obrazów jąder komórkowych roślin poprzedzający procedurę pomiaru zawartości DNA. Opiera się on o iteracyjne wieloprogowanie obrazu z odcieniami jasności, uzyskanego w wyniku wstępnego odejmowania składowych koloru w przestrzeni RGB. Odejmowanie to redukuje niewybarwione artefakty tła obrazu. Zapewniono także rozdzielanie sklejonych jąder komórkowych z użyciem metody działów wodnych w odniesieniu do transformaty odległości tych obiektów. Pokazano, że wieloprogowanie ma kluczowe znaczenie dla wyodrębnienia profilów jąder z wysoce nierównomiernym rozkładem DNA. SŁOWA KLUCZOWE: Cytometria obrazowa, rozkład dna, segmentacja obrazu, obszar roi, wieloprogowanie, progowanie iteracyjne, erozja, dylatacja, rekonstrukcja, transformacja odległości, segmentacja działami wodnymi. ABSTRACT: The paper presents an algorithm of plant nuclei image segmentation preceding the procedure of DNA contents measurement. It is based on iterative multilevel thresholding of grey-level differential image, obtained by preliminary subtraction of components in RGB color space. The subtraction reduces non-stained background artifacts. Splitting of merged cell nuclei has been provided using shape-based watershed method referred to the distance transform of the objects. It has been shown, that multilevel thresholding plays a key role in the proper discrimination of nuclei profiles with highly nonuniform DNA distribution. KEYWORDS: Image cytometry, dna distribution, image segmentation, region of interest (roi), multilevel thresholding, iterative thresholding, erosion, dilation, reconstruction, distance transform, watershed segmentation

Metoda automatycznego wyznaczania indeksu mitotycznego populacji komórek cebuli z wykorzystaniem drzewa decyzyjnego

Tyt. z nagłówka.Bibliografia s. 655-656.Dostępny również w formie drukowanej.STRESZCZENIE: Wyznaczanie indeksu mitotycznego jest metodą oceny zdolności podziału komórek w populacjach poddawanych oddziaływaniom różnorodnych czynników hamujących lub ułatwiających ich wzrost. Zaproponowano algorytmy segmentacji obrazów komórek cebuli i elementów jąder komórkowych wyodrębniających się w procesie podziału mitotycznego. Następnie wydobyto zestaw cech geometrycznych, teksturalnych i topologicznych elementów jąder komórkowych odróżniających interfazę od faz mitozy. Zbudowano drzewo decyzyjne oparte na algorytmie C4.5. W celu oszacowania błędu klasyfikacji przeprowadzono próby 10-krotnych walidacji skrośnych. Dokonano także redukcji przestrzeni cech za pomocą metody PCA. Wyliczono wartość indeksu mitotycznego badanej populacji komórek cebuli, błąd estymatora tego indeksu i przeprowadzono porównanie ze średnim błędem klasyfikacji. SŁOWA KLUCZOWE: mitoza, indeks mitotyczny, segmentacja komórki, wydobywanie cech, drzewo decyzyjne, błąd klasyfikacji, współczynnik wzmocnienia informacyjnego, algorytm c4.5, cell segmentation. ABSTRACTS: The evaluation of mitotic index is the method of estimation of cell division ability in cell populations treated by growth inhibitors or accelerators. The image processing algorithms for the segmentation of onion cells and their nuclei elements appearing in the process of mitosis is proposed. Then a set of geometrical, textural and topological features of nuclei elements was extracted, which can distinguish interphase from the stages of mitosis. A decision tree was built according to C4.5 method using the maximum of information gain ratio of the feature values. To evaluate classification error, a series of 10-fold crossvalidations were performed. The feature space was reduced by applying PCA method. The value of mitotic index for the tested onion cell population as well as the estimator index error was evaluated. The errors were compared with an average classification error. KEYWORDS: mitosis, mitotic index, decision tree, classification error, information gain ratio, c4.5 algorithm

An image segmentation method to reveal regions of stress manifestation in stained cucurbits' leaves using LVQ neural network

Tyt. z nagłówka.Bibliogr. s. 117-118.W artykule przedstawiono metodę segmentacji obrazów, która pozwala wykrywać obszary ujawniania się stresu na liściach roślin dyniowatych charakteryzujących się akumulacją reaktywnych form tlenu (ROS), takich jak woda utleniona (H2O2) lub anionorodnik ponadtlenkowy (O2). W następstwie specyficznego wybarwiania obszary te dają się odróżnić od nietkniętych części liścia w przestrzeni koloru. Proponowany algorytm, opracowany w środowisku MATLAB, obejmuje segmentację obrazów liści zeskanowanych na wybranym tle, wyłączanie pewnych partii liścia z dalszej analizy i klasyfikację pozostałych pikseli obrazu blaszki liścia w przestrzeni H, S (odcień, nasycenie). Klasyfikacja bazuje na sieci neuronowej typu LVQ z kilkoma neuronami w warstwie wewnętrznej i dwoma neuronami warstwy wyjściowej, reprezentującymi piksele obrazu odpowiadające wybarwionej i niewybarwionej tkance liścia. Proces uczenia się sieci wykorzystuje dane pikseli reprezentatywnych obrazów i binarne wzorce klasyfikacji obszarów ujawniania stresu przygotowane manualnie przez specjalistów. Klasyfikator poddano 5-krotnej ocenie krzyżowej dla danych H, S obrazu podlegającego uczeniu się i oceniono dla danych z innych obrazów (mających wzorce). Dołączono obliczone błędy klasyfikacji. Eksperymenty wykrywania obszarów stresu przeprowadzone dla serii 12 obrazów dały kilkuprocentowe błędy w porównaniu z klasyfikacją manualną.In the paper an image segmentation method has been presented, which enables to detect cucurbits' leaves stress manifestation featured by the accumulation of reactive oxygen species (ROS) like hydrogen peroxide (H2O2) or superoxide anion radical (O2 ). After specific leaf staining the regions can be distinguished in colour space from the intact leaf parts. The proposed algorithm, developed in MATLAB environment, includes the segmentation of scanned leaf images with selected background, the exclusion of certain leaf parts and the classification of reminded leaf blade image pixels in H, S (hue, saturation) colour space. The classification is based on LVQ type neural network with several neurons in an internal layer and two neurons in an output layer, which represent image pixels of stained and unstained tissue respectively. The network learning process uses representative leaf image pixel data and binary template images of stress manifestation regions prepared manually by specialists. The classifier was 5-fold cross validated with the pixel H, S data of learned image and validated with the data of other images (with templates). The computed classification errors have been included. The experiments of stress regions detection carried out for the series of 12 images gave a few percent errors compared to manual classification.Dostępny również w formie drukowanej.SŁOWA KLUCZOWE: reaktywne formy tlenu, ros, segmentacja obrazu, przestrzeń koloru hsv, sieć neuronowa LVQ, k-krotna ocena krzyżowa. KEYWORDS: reactive oxygen species, ros, image segmentation, hsv colour space, LVQ neural networks, cost function, k-fold cross validation

Metoda segmentacji obrazów mikroskopowych komórek roślinnych znakowanych radiograficznie do wyznaczania poziomu syntezy DNA w jądrach komórkowych

Tyt. z nagłówka.Bibliogr. s. 86-87.Dostępny również w formie drukowanej.STRESZCZENIE: W artykule przedstawiono algorytm segmentacji autoradiogramów preparatów mikroskopowych komórek korzenia rzodkiewki (Raphanus sativus) wybarwionych metodą Feulgena. Celem segmentacji jest wyróżnienie obszarów skupień znacznika, co daje podstawą do dalszej oceny ilościowej poziomu syntezy kwasu nukleinowego (DNA) w jądrach komórkowych. Tempo namnażania materiału genetycznego może sygnalizować zaburzenia procesu wzrostu roślin powodowane różnymi czynnikami szkodliwymi w środowisku. Badane mikroskopowe obrazy autoradiograficzne są poddawane odwzorowywaniu z przestrzeni koloru RGB do HSV, filtracji medianowej, operacjom morfologicznym i w końcu progowaniu w celu znalezienia obiektów markera i powierzchni jąder komórkowych. Operacje te umożliwiają kompensację nierówności tła i redukcję artefaktów. Zastosowano dwa różne sposoby obróbki w celu wyodrębnienia dużych i małych skupień markera. Proponowany algorytm został zrealizowany w środowisku MATLAB 7 a wyniki segmentacji uzyskane dla serii 10 obrazów autoradiogramów zostały zweryfikowane pozytywnie przez cytologów. SŁOWA KLUCZOWE: autoradiografia, aktywność DNA, segmentacja obrazu, filtracja morfologiczna, filtracja medianowa. ABSTRACT: This paper presents the segmentation algorithm for autoradiograms of microscopic slices made of radish (Raphanus sativus) root meristematic cells stained with the Feulgen method. The segmentation purpose is the separation of isotopic marked agglomeration areas, what makes the base for subsequent quantitative discrimination of nucleic acid (DNA) synthesis level. The speed of genetic material multiplication can indicate the distortions of plant growth caused by various factors harmful for the environment. The investigated autoradiographic microscopic images are mapped from RGB to HSV colour space, median filtered, processed by morphological operations and finally thresholded to find the searched marker objects and nuclei surfaces. These operations enable image background equalization and artefact reduction. Two different paths of processing have been applied to extract small and bigmarker agglomerations. The proposed algorithm has been developed in MATLAB 7 environment and segmentation results for the series of 10 autoradiograms have been positively verified by cytologists. KEYWORDS: autoradiography, DNA activity, image segmentation, morphological filtering, median filtering

Numerical calculations accuracy issues in basic programming teaching

[...] In the chapter there are discussed basic types of floating-point calculations errors which results from the application of numerical methods: • errors resulting from number systems differences (binary vs. decimal), • errors resulting from differences how the input data is treated (discrete vs. continuous), • errors resulting from limitations of binary arithmetic. There are also served short characteristics of the errors, in many cases supplemented by examples of their occurrence. The authors pointed out, that the standard level of accuracy offered by widely applied developments environments are not sufficient to achieve the highest precision in case of today's computational problems. Some methods to achieve this goal are given. There are discussed the effects of propagation and accumulation of basic types of computational errors aroused as an effect of arithmetic operations and selected functions transformations.[...

Numerical calculations accuracy issues in basic programming teaching

[...] In the chapter there are discussed basic types of floating-point calculations errors which results from the application of numerical methods: • errors resulting from number systems differences (binary vs. decimal), • errors resulting from differences how the input data is treated (discrete vs. continuous), • errors resulting from limitations of binary arithmetic. There are also served short characteristics of the errors, in many cases supplemented by examples of their occurrence. The authors pointed out, that the standard level of accuracy offered by widely applied developments environments are not sufficient to achieve the highest precision in case of today's computational problems. Some methods to achieve this goal are given. There are discussed the effects of propagation and accumulation of basic types of computational errors aroused as an effect of arithmetic operations and selected functions transformations

Neural network segmentation of images from stained cucurbits leaves with colour symptoms of biotic and abiotic stresses

The increased production of Reactive Oxygen Species (ROS) in plant leaf tissues is a hallmark of a plant's reaction to various environmental stresses. This paper describes an automatic segmentation method for scanned images of cucurbits leaves stained to visualise ROS accumulation sites featured by specific colour hues and intensities. The leaves placed separately in the scanner view field on a colour background are extracted by thresholding in the RGB colour space, then cleaned from petioles to obtain a leaf blade mask. The second stage of the method consists in the classification of within mask pixels in a hue-saturation plane using two classes, determined by leaf regions with and without colour products of the ROS reaction. At this stage a two-layer, hybrid artificial neural network is applied with the first layer as a self-organising Kohonen type network and a linear perceptron output layer (counter propagation network type). The WTA-based, fast competitive learning of the first layer was improved to increase clustering reliability. Widrow-Hoff supervised training used at the output layer utilises manually labelled patterns prepared from training images. The generalisation ability of the network model has been verified by K-fold cross-validation. The method significantly accelerates the measurement of leaf regions containing the ROS reaction colour products and improves measurement accuracy