تقسيم المناطق المتقطعة في الصور الحيوية الدقيقة بناءً على تقدير كثافة الحواف المحلية

نُقترح منهجية فعّالة لتقسيم صور بيوميدية شبه تلقائي بناءً على خاصية التجزؤ، باستخدام تقدير كثافة الحواف المحلية. لا تتطلب هذه المنهجية أي تعلّم مسبق أو ضبط مسبق، رغم أن بضع معلمات حرة يمكن للمستخدم النهائي التحكم بها مباشرة، بحيث تضبط دقة التحليل وحساسية التحليل على التوالي. نُبيّن بشكل صريح أن كثافة الحواف المحلية تُظهر ارتباطًا ممتازًا بكثافة طبقة الخلايا المُكوّنة لطبقة واحدة، التي تم قياسها عبر تقييم خبراء المجال يدويًا، حيث بلغت معاملات الارتباط . تشير نتائجنا إلى أن الخوارزمية المقترحة قادرة على تنفيذ تقسيم وقياس فعّال للمناطق المجزأة في مختلف صور الميكروسكوب البيوميدي، وبخاصة، فإن الخوارزمية تحقق دقة متوسطة تتراوح بين 95% و99% في تقسيم المناطق الصورية التي تغطيها طبقة خلوية في اختبار الشق in vitro. علاوة على ذلك، تُظهر الخوارزمية قدرة فعّالة على التمييز بين الأنسجة الأصلية والأنسجة المُعاد تكوينها في صور المقاطع النسيجية، حيث يُظهر هذا التمييز فرقًا شبه ثلاثي في كثافة الحواف المحلية بين المناطق المقابلة في الصور. نعتقد أن تقدير كثافة الحواف المحلية يمكن أن يُطبّق بشكل أوسع كقناة صورة بديلة تُوصِف خاصية التجزؤ، سواء كمُستبدل أو كمصدر مكمل للصبغات الفلورية التقليدية الخاصة بالخلايا أو الأنسجة، في بعض الحالات، مما قد يُجنب أو يحد من استخدام البروتوكولات التجريبية المعقدة. وقد قمنا بتنفيذ أداة برمجية بسيطة مفتوحة المصدر تتيح عرضًا تفاعليًا للصور، مما يسمح بتعليقات مباشرة من خبراء المجال دون الحاجة إلى خبرة متخصصة في تقنيات تحليل الصور. تتوفر هذه الأداة مجانًا عبر الإنترنت على الرابط: https://gitlab.com/digiratory/biomedimaging/bcanalyzer.