Unsupervised high-throughput segmentation of cells and cell nuclei in quantitative phase images

要約

臨床研究用のハイスループットデジタルホログラフィック顕微鏡を使用した自動単一細胞スクリーニングを確立することにより細胞学的診断を支援する取り組みにおいて、数千の画像と数百万の細胞が捕捉される。
ボトルネックは、発生する可能性のあるセルの種類を制限しない、自動で高速な教師なしセグメンテーション技術にあります。
我々は、ノイズや反射を細胞と混同することなく、細胞を見逃さずに正しくセグメント化する教師なし多段階法を提案します。これには、関連する内部構造、特に未染色細胞の細胞核の検出も含まれます。
情報を細胞病理学者にとって合理的かつ解釈可能にするための取り組みとして、測定スキームに固有の定量的相情報を利用する細胞学的診断に役立つ可能性のある新しい細胞質および核の特徴も導入します。
我々は、セグメンテーションにより、患者サンプルに対する多くの実験にわたって、細胞ごとの妥当な分析時間内で一貫して良好な結果が得られることを示します。

要約(オリジナル)

In the effort to aid cytologic diagnostics by establishing automatic single cell screening using high throughput digital holographic microscopy for clinical studies thousands of images and millions of cells are captured. The bottleneck lies in an automatic, fast, and unsupervised segmentation technique that does not limit the types of cells which might occur. We propose an unsupervised multistage method that segments correctly without confusing noise or reflections with cells and without missing cells that also includes the detection of relevant inner structures, especially the cell nucleus in the unstained cell. In an effort to make the information reasonable and interpretable for cytopathologists, we also introduce new cytoplasmic and nuclear features of potential help for cytologic diagnoses which exploit the quantitative phase information inherent to the measurement scheme. We show that the segmentation provides consistently good results over many experiments on patient samples in a reasonable per cell analysis time.

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