An Ellipse Fitting based Algorithm for Separating Overlapping Cells

겹친 세포 분리를 위한 타원 근사 기반 알고리즘

An automated cell tracking system is automatically to analyze and track changes of cell behaviors in time-lapse cell images acquired from microscope in the cell culture. In this paper, we proposed and developed an ellipse fitting based algorithm for separating very small size overlapping cells in a cell image consisted of thousands or ten thousands cells. We were extracted contours of clusters and divided them into line segments and then produced their fitted ellipses for each line segment. By experimentations, our algorithm was separated clusters with average 91% precision for two overlapping cells and average 84% precision for three overlapping cells respectively.

광학 현미경을 통해 일정한 시간 간격으로 얻은 세포 이미지들로부터 세포의 변화 과정을 관찰하여 어떻게 변화되어 가는지 자동적으로 추적하고 분석하는 것을 자동화된 세포 트래킹이라고 한다. 본 연구에서는 수 천 개 혹은 수 만개의 세포를 하나의 이미지에 포함함으로 크기가 매우 작아진 세포 클러스터를 분리하기 위한 타원 근사 기반의 알고리즘을 제안하고 개발하였다. 제안된 방법은 클러스터의 경계선을 추출하여 라인 세그먼트들로 분리한 다음 휴리스틱을 이용하여 라인 세그먼트들을 결합해 가며 근사 타원을 생성한다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 두 개의 세포가 겹쳐진 클러스터의 경우 평균적으로 91%의 정확도로, 세개의 세포가 겹쳐진 클러스터의 경우 평균적으로 84%의 정확도를 가지도 클러스터를 분리해 주었다.