Conditional random fields for object and background estimation in fluorescence video-microscopy

Thierry Pecot 1 Anatole Chessel 2, 1 Sabine Bardin 3 Jean Salamero 2, 3 Patrick Bouthemy 1 Charles Kervrann 1
1 VISTAS - Spatio-Temporal Vision and Learning
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
3 Mécanismes moléculaires du transport intracellulaire
CDC - Compartimentation et dynamique cellulaires
Abstract : This paper describes an original method to detect XFP-tagged pro- teins in time-lapse microscopy. Non-local measurements able to capture spatial intensity variations are incorporated within a Con- ditional Random Field (CRF) framework to localize the objects of interest. The minimization of the related energy is performed by a min-cut/max-flow algorithm. Furthermore, we estimate the slowly varying background at each time step. The difference between the current image and the estimated background provides new and re- liable measurements for object detection. Experimental results on simulated and real data demonstrate the performance of the proposed method.
Type de document :
Communication dans un congrès
IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, ISBI 2012, Jun 2009, Boston, MA, United States. pp.734-737, 2009
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Contributeur : Charles Kervrann <>
Soumis le : mardi 26 février 2013 - 16:17:19
Dernière modification le : vendredi 31 août 2018 - 09:18:24
Document(s) archivé(s) le : lundi 27 mai 2013 - 09:05:08

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  • HAL Id : hal-00794876, version 1

Citation

Thierry Pecot, Anatole Chessel, Sabine Bardin, Jean Salamero, Patrick Bouthemy, et al.. Conditional random fields for object and background estimation in fluorescence video-microscopy. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, ISBI 2012, Jun 2009, Boston, MA, United States. pp.734-737, 2009. 〈hal-00794876〉

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