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

  • T. Pécot
  • , A. Chessel
  • , S. Bardin
  • , J. Salamero
  • , P. Bouthemy
  • , C. Kervrann
  • INRIA Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique
  • UR341 Mathématiques et Informatique Appliquées
  • Institut Curie
  • CNRS UMR144

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

This paper describes an original method to detect XFP-tagged proteins in time-lapse microscopy. Non-local measurements able to capture spatial intensity variations are incorporated within a Conditional 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 reliable measurements for object detection. Experimental results on simulated and real data demonstrate the performance of the proposed method.

langue originaleAnglais
titreProceedings - 2009 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
Sous-titreFrom Nano to Macro, ISBI 2009
EditeurIEEE Computer Society
Pages734-737
Nombre de pages4
ISBN (imprimé)9781424439324
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2009
Evénement6th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, ISBI 2009 - Boston, MA, États-Unis
Durée: 28 juin 20091 juil. 2009

Série de publications

NomProceedings - 2009 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, ISBI 2009

Une conférence

Une conférence6th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, ISBI 2009
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villeBoston, MA
période28/06/091/07/09

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « Conditional random fields for object and background estimation in fluorescence video-microscopy ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

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