Enhancement of an automatic algorithm for deconvolution and quantification of three-dimensional microscopy images

Abstract

En trabajos previos hemos diseñado y desarrollado un software para la optimización del procesamiento de imágenes multidimensionales, el cual consiste de un algoritmo automático de desconvolución de restauración (desconvolución con restricción de positividad) y tres indicadores de restauración de la imágenes (Ancho Total a la Mitad del Máximo, Relación Contraste-Ruido y Relación Señal-Ruido) usados para evaluar cuantitativamente la calidad de restauración. Dado que el diseño del algoritmo se implementó en módulos desacoplados, hemos podido incorporar dos nuevos parámetros para evaluar la restauración de imágenes (indicadores tridimensionales basados en la función de Tenegrad) sin realizar cambios significativos en el código. La versión mejorada del algoritmo se utilizó para procesar imágenes tridimensionales utilizando diversas Funciones de Esparcimiento Puntual experimentales; las imágenes se obtuvieron mediante microscopia de campo amplio de fluorescencia del patrón de expresión de E-caderina en la piel de embriones de Rhinella arenarum y de microesferas fluorescentes. Se compararon los indicadores de restauración y el rendimiento de las versiones previa y mejorada del algoritmo. Los resultados indican que los indicadores basados en la función de Tenegrad coinciden con los evaluados previamente y que los nuevos módulos no incrementan significativamente el tiempo de procesamiento.In previous works we designed and developed a software tool for the optimization of multidimensional-image processing, which consisted of an automatic restoration deconvolution method (positive constrained deconvolution) and three image-restoration indicators (Full-Width at Half-Maximum, Contrast-to-Noise Ratio and Signal-to-Noise Ratio) used to assess the quality of restoration qualitatively. Since the algorithm’s design was implemented in uncoupled modules, we were able to introduce two new image-restoration parameters (two three-dimensional Tenegrad-based indicators) without mayor modifications to the script. The enhanced version of the algorithm was used to process raw three-dimensional images using several experimental Point Spread Functions; raw images were obtained by fluorescence wide-field microscopy of epidermal E-cadherin expression in Rhinella arenarum embryos and fluorescent microspheres. The image-restoration indicators and the performance of the previous and enhanced versions of the algorithm were compared. Results show that Tenengrad-based indicators concur with the previously used ones and that the new modules do not increase processing time significantly.Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

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