![](/images/graphics-bg.png)
Segmentation of Endothelial Cell Boundaries of Rabbit Aortic Images Using a Machine Learning Approach
المؤلفون المشاركون
Wagan, Asim I.
Bond, Andrew R.
Iftikhar, Saadia
Bharath, Anil A.
Weinberg, Peter D.
المصدر
International Journal of Biomedical Imaging
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-06-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper presents an automatic detection method for thin boundaries of silver-stained endothelial cells (ECs) imaged using light microscopy of endothelium mono-layers from rabbit aortas.
To achieve this, a segmentation technique was developed, which relies on a rich feature space to describe the spatial neighbourhood of each pixel and employs a Support Vector Machine (SVM) as a classifier.
This segmentation approach is compared, using hand-labelled data, to a number of standard segmentation/thresholding methods commonly applied in microscopy.
The importance of different features is also assessed using the method of minimum Redundancy, Maximum Relevance (mRMR), and the effect of different SVM kernels is also considered.
The results show that the approach suggested in this paper attains much greater accuracy than standard techniques; in our comparisons with manually labelled data, our proposed technique is able to identify boundary pixels to an accuracy of 93%.
More significantly, out of a set of 56 regions of image data, 43 regions were binarised to a useful level of accuracy.
The results obtained from the image segmentation technique developed here may be used for the study of shape and alignment of ECs, and hence patterns of blood flow, around arterial branches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Iftikhar, Saadia& Bond, Andrew R.& Wagan, Asim I.& Weinberg, Peter D.& Bharath, Anil A.. 2011. Segmentation of Endothelial Cell Boundaries of Rabbit Aortic Images Using a Machine Learning Approach. International Journal of Biomedical Imaging،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-459078
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Iftikhar, Saadia…[et al.]. Segmentation of Endothelial Cell Boundaries of Rabbit Aortic Images Using a Machine Learning Approach. International Journal of Biomedical Imaging No. 2011 (2011), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-459078
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Iftikhar, Saadia& Bond, Andrew R.& Wagan, Asim I.& Weinberg, Peter D.& Bharath, Anil A.. Segmentation of Endothelial Cell Boundaries of Rabbit Aortic Images Using a Machine Learning Approach. International Journal of Biomedical Imaging. 2011. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-459078
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-459078
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)