A Novel algorithm for detecting isolated green fluorescently-labeled cells in Cryo-imaging data

ขั้นตอนวิธีใหม่สำหรับการตรวจหาเซลล์ที่ถูกแต้มด้วยสารฟลูออเรสเซนต์สีเขียวที่มีลักษณะแยกโดดเดี่ยวในข้อมูลภาพไครโออิมเมจ

Name: Thanapong Chatboonward

LCSH: Biomedical materials -- Imaging compatibility

LCSH: Fluorescent labeling

Abstract: Cryo-imaging is a biomedical imaging technology for studying cellular biodistribution in small animal models. It can be used to locate cells of interest anywhere in a whole animal scale with single cell sensitivity. In this study, we are interested in green fluorescently labeled T-cells in the liver of the Graft versus-Host disease mouse model. However, the detection of green fluorescently labeled cells is quite highly challenging and difficult due to the autofluorescence in the liver, especially bile duct and gall bladder. They have the same spectrum as the signal of T-cells. We observed that autofluorescence mostly tended to form into the dense structure in 3D volume whereas the cell signals of interest were distributed and isolated throughout the liver tissue. We developed an algorithm that consisted of two essential parts: the T-cell signal detection and the removal of the autofluorescent signals. The detection part consisted of thresholding on imaging data converted by Mexican hat filtering and Top-hat transformation. The second part was measuring the voxel density in 3D space with Mean Inter-Particle Distance for eliminating noises. In this study, we used both synthetic data and real data to test the algorithm performance. We found that the sensitivity and specificity of detection were around 80-90% and 98%, respectively. In conclusion, we successfully developed an algorithm for detecting green fluorescently labeled cells and cleaning the structured autofluorescent signals for the first time. We believe that this research is a further development of the capability and efficiency of Cryo-imaging technology. As a result, the technology should become more well-known to the medical science community, and it will greatly benefit the development of small animal research in the future.

Abstract: ไครโออิมเมจจิ้งเป็นเทคโนโลยีการสร้างภาพชีวการแพทย์สำหรับศึกษาการกระจายตัวของเซลล์ใน ร่างกายของสัตว์ทดลองขนาดเล็ก เทคโนโลยีนี้สามารถใช้เพื่อค้นหาเซลล์ที่สนใจได้ทุกที่ทั่วทั้งตังตัว ของสัตว์ทคลองด้วยความแม่นยำในระดับเซลล์เดียว ในการศึกษานี้ผู้วิจัยสนใจในการตรวจหาที่เซลล์ ที่ถูกย้อมด้วยสารฟลออเรสเซนต์สีเขียวในตับของหนูทดลองที่มีกาวะ Graft-versus Host disease อย่างไรก็ตามการตรวจหาทีเซลล์มีความท้าทายสูงและยาก เนื่องจากออโต้ฟลูออเรสเซนต์ในตับ โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกิดจากท่อน้ำดีและถุงน้ำดี มีสเปกตรัมที่คล้ายกันกับสัญญาณของที่เซลล์ นักวิจัย พบว่าออโต้ฟลูออเรสเซนต์เหล่านี้ส่วนใหญ่จะมีการต่อกันเป็นโครงสร้างขนาดใหญ่ในปริมาตรสาม มิติ ในขณะที่เซลล์ที่ผู้วิจัยสนใจจะมีลักษณะอยู่แยกกันอย่างโดคเดี๋ยว ผู้วิจัยพัฒนาอัลกอริทีมซึ่ง ประกอบด้วยสองส่วนสำคัญ คือ ส่วนที่เป็นการตรวจจับสัญญาณของที่เซลล์ และส่วนการกำจัด สัญญาณออโต้ฟลออเรสเชนต์ ส่วนแรกประกอบด้วยการทำ Thresholding กับข้อมูลภาพที่แปลงโดย Mexican hat filtering และ Top-hat transformation ส่วนที่สองเป็นการหาค่าความหนาแน่นของวอก เซลในสามมิติผ่านการทำ Mean Inter-Particle Distance (MIPD) เพื่อกำจัดสัญญาณรบกวน ใน การศึกษานี้ผู้วิจัยได้ใช้ข้อมูลเซลล์ปลอมและข้อมูลจริงเพื่อทดสอบประสิทธิภาพของอัลกอริทีม เรา พบว่าออโต้ฟลูออเรสเซนต์และเซลล์สามารถแยกกันได้โดยใช้ MIPD ผู้วิจัยพบว่า Sensitivity และ Specificity ของการตรวจหาสัญญาณเซล์อยู่ที่ประมาณ 80-90% และ 98% ตามลำดับ โดยสรุป ผู้วิจัยพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับการตรวจหาสัญญาณเซลล์และกำจัดอออได้ฟลูออเรสเซนต์ส่วนใหญ่ที่มี ลักษณะเป็นโครงสร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้วิจัยเชื่อว่างานวิจัยนี้เป็นการพัฒนาต่อยอด ความสามารถและประสิทธิภาพของเทคโนโลยีใครโออิมเมจจิ้งให้มีความก้าวหน้าและมีความ น่าเชื่อถือไปในอีกระดับนึง ผลลัพธ์นี้จะยังผลให้เทคโนโลยีดังกล่าวเป็นที่รู้จักมากขึ้นต่อวงการ วิทยาศาสตร์การแพทย์ทั้งในและต่างประเทศในอนาคตอันใกล้ และจะเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนา งานวิจัยในสัตว์ทดลองขนาดเล็กในภายภาคหน้าเป็นอย่างมาก

Chiang Mai University. Library

Address: CHIANG MAI

Email: cmulibref@cmu.ac.th

Name: Patiwet Wuttisarnwattana

Role: Advisor

Created: 2022

Modified: 2024-12-06

Issued: 2024-12-06

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

eng

DegreeName: Master of Engineering

Level: Master's degree

Descipline: Biomedical Engineering

Grantor: Chiang Mai University

©copyrights Chiang Mai University

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	602635904.pdf	2.99 MB

ใช้เวลา

0.019238 วินาที