Image analysis and processing with applications in proteomics and medicine

Abstract

This thesis introduces unsupervised image analysis algorithms for the segmentation of several types of images, with an emphasis on proteomics and medical images. Τhe presented algorithms are tailored upon the principles of deformable models and more specific region-based active contours. Two different objectives are pursued. The first is the core issue of unsupervised parameterization in image segmentation, whereas the second is the formulation of a complete model for the segmentation of proteomics images, which is the first to exploit the appealing attributes of active contours.The first major contribution of this thesis is a novel framework for the automated parameterization of region-based active contours. The presented framework aims to endow segmentation results with objectivity and robustness as well as to set domain users free from the cumbersome and time-consuming process of empirical adjustment. It is applicable on various medical imaging modalities and remains insensitive on alterations in the settings of the acquisition devices. The experimental results demonstrate that the presented framework maintains a segmentation quality which is comparable to the one obtained with empirical parameterization. The second major contribution of this thesis is an unsupervised active contour-based model for the segmentation of proteomics images. The presented model copes with crucial issues in 2D-GE image analysis including streaks, artifacts, faint and overlapping spots. In addition, it provides an alternate to the laborious, error-prone process of manual editing, which is required in state-of-the-art 2D-GE image analysis software packages. The experimental results demonstrate that the presented model outperforms 2D-GE image analysis software packages in terms of detection and segmentation quantity metrics.

Στην παρούσα διατριβή παρουσιάζονται αυτόματοι αλγόριθμοι ανάλυσης εικόνας για την κατάτμηση διαφόρων τύπων εικόνων, με έμφαση στις εικόνες πρωτεομικής και στις ιατρικές εικόνες. Οι προτεινόμενοι αλγόριθμοι βασίζονται στις αρχές των παραμορφώσιμων μοντέλων και ειδικότερα των ενεργών περιγραμμάτων περιοχής. Η διατριβή εστιάζει σε δύο κυρίως στόχους: ο πρώτος είναι η επίλυση του σημαντικού προβλήματος της αυτόματης παραμετροποίησης στην κατάτμηση εικόνας, ενώ ο δεύτερος είναι η διατύπωση ενός ολοκληρωμένου μοντέλου κατάτμησης εικόνων πρωτεομικής που αξιοποιεί το ανάπτυγμα των ενεργών περιγραμμάτων.Η πρώτη κύρια συνεισφορά της παρούσας διατριβής είναι ένα πρωτότυπο πλαίσιο για την αυτόματη παραμετροποίηση των ενεργών περιγραμμάτων περιοχής. Το πλαίσιο που παρουσιάζεται έχει σκοπό να εμπλουτίσει τα αποτελέσματα με αντικειμενικότητα και αρτιότητα καθώς και να απελευθερώσει τους τελικούς χρήστες από την επίπονη και χρονοβόρα διαδικασία της εμπειρικής ρύθμισης. Μπορεί να εφαρμοσθεί σε διάφορους τύπους ιατρικών εικόνων και παραμένει ανεπηρέαστο στις τροποποιήσεις των ρυθμίσεων των συσκευών λήψης των εικόνων αυτών. Τα πειραματικά αποτελέσματα καταδεικνύουν ότι το προτεινόμενο πλαίσιο διατηρεί υψηλή την ποιότητα κατάτμησης, συγκρίσιμη με εκείνη που επιτυγχάνεται με εμπειρική παραμετροποίηση.Η δεύτερη κύρια συνεισφορά της διατριβής είναι ένα αυτόματο μοντέλο βασιζόμενο στα ενεργά περιγράμματα για την κατάτμηση εικόνων πρωτεομικής. Το μοντέλο αυτό αντιμετωπίζει σημαντικά προβλήματα στην ανάλυση δι-διάστατων εικόνων ηλεκτροφόρησης συμπεριλαμβανομένων των γραμμών, τεχνουργημάτων, αχνών και επικαλυπτομένων κηλίδων. Ακόμη, παρέχει εναλλακτική λύση στην επίπονη, επιρρεπή σε σφάλματα διαδικασία της χειρωνακτικής επεξεργασίας, η οποία απαιτείται στα υπάρχοντα πακέτα λογισμικού ανάλυσης δι-διάστατων εικόνων ηλεκτροφόρησης. Τα πειραματικά αποτελέσματα καταδεικνύουν ότι το προτεινόμενο μοντέλο υπερτερεί των υπαρχόντων πακέτων λογισμικού δι-διάστατης ανάλυσης σε ποσοτικές μετρικές εντοπισμού και κατάτμησης.