Measurement of co‐localization of objects in dual‐colour confocal images

共焦 人工智能 计算机视觉 频道(广播) 噪音(视频) 对偶(语法数字) 散粒噪声 模式识别(心理学) 计算机科学 泊松分布 光学 图像(数学) 物理 数学 统计 探测器 文学类 艺术 计算机网络
作者
Erik M. M. Manders,Fons J. Verbeek,Jacob A. Aten
出处
期刊:Journal of Microscopy [Wiley]
卷期号:169 (3): 375-382 被引量:1998
标识
DOI:10.1111/j.1365-2818.1993.tb03313.x
摘要

SUMMARY A method to measure the degree of co‐localization of objects in confocal dual‐colour images has been developed. This image analysis produced two coefficients that represent the fraction of co‐localizing objects in each component of a dual‐channel image. The generation of test objects with a Gaussian intensity distribution, at well‐defined positions in both components of dual‐channel images, allowed an accurate investigation of the reliability of the procedure. To do that, the co‐localization coefficients were determined before degrading the image with background, cross‐talk and Poisson noise. These synthesized sources of image deterioration represent sources of deterioration that must be dealt with in practical confocal imaging, namely dark current, non‐specific binding and cross‐reactivity of fluorescent probes, optical cross‐talk and photon noise. The degraded images were restored by filtering and cross‐talk correction. The co‐localization coefficients of the restored images were not significantly different from those of the original undegraded images. Finally, we tested the procedure on images of real biological specimens. The results of these tests correspond with data found in the literature. We conclude that the co‐localization coefficients can provide relevant quantitative information about the positional relation between biological objects or processes.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
大模型应助珊明治采纳,获得10
1秒前
Sene完成签到,获得积分10
1秒前
3秒前
李爱国应助AA18236931952采纳,获得10
3秒前
ll完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
羊小受完成签到,获得积分10
4秒前
桐桐应助zhangxi采纳,获得10
4秒前
gzsy完成签到,获得积分10
4秒前
杰瑞完成签到,获得积分20
4秒前
NiL发布了新的文献求助10
4秒前
海绵宝宝完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
自信大白菜真实的钥匙完成签到,获得积分10
5秒前
Smile完成签到,获得积分10
5秒前
内向汽车完成签到,获得积分10
6秒前
Akim应助兜兜采纳,获得20
6秒前
PENGDOCTOR发布了新的文献求助10
7秒前
五山第一院士完成签到,获得积分10
7秒前
QIQI发布了新的文献求助10
7秒前
无尘完成签到,获得积分10
7秒前
9秒前
9秒前
9秒前
orange完成签到,获得积分10
10秒前
xianyu完成签到,获得积分10
10秒前
刘铠瑜发布了新的文献求助10
11秒前
ag完成签到,获得积分10
12秒前
li完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
NexusExplorer应助小路采纳,获得10
14秒前
14秒前
哈哈完成签到 ,获得积分10
15秒前
PENGDOCTOR完成签到,获得积分10
15秒前
任性行天发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
16秒前
16秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Agriculture and Food Systems Third Edition 2000
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 临床微生物学程序手册,多卷,第5版 2000
人脑智能与人工智能 1000
King Tyrant 720
Silicon in Organic, Organometallic, and Polymer Chemistry 500
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5600162
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4685896
关于积分的说明 14840412
捐赠科研通 4675610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2538581
邀请新用户注册赠送积分活动 1505689
关于科研通互助平台的介绍 1471144