Алгоритм анализа изображений на основе зон для количественной оценки кокультур макрофаг-фибробластов

Количественная оценка клеток необходима для широкого спектра биологических и биохимических исследований. Обычный анализ изображений клеток обычно использует либо подходы к обнаружению флуоресценции, такие как иммунофлуоресцентное окрашивание или трансфекция флуоресцентными белками или методы обнаружения краев, которые часто подвержены ошибкам из-за шума и других неидеальностей на фоне изображения.

Мы разработали новый алгоритм, который может точно подсчитывать и различать макрофаги и фибробласты, клетки разных фенотипов, которые часто колокализуются во время регенерации тканей. MATLAB был использован для реализации алгоритма, который дифференцировал различные типы клеток на основе различий в высоте от фона. Первичный алгоритм был разработан с использованием зонально-ориентированного метода для учета изменений в размере/структуре клеток и условиях посева с высокой плотностью.

Неидеальности в клеточных структурах были учтены с помощью вторичного, итеративного алгоритма, использующего внутренние параметры, такие как покрытие клеток, рассчитанное с использованием экспериментальных данных для данного типа клеток. Наконец, анализ сред кокультуры проводили с использованием алгоритма изоляции, в котором выборочно исключались различные типы клеток на основе оценки относительных перепадов высот внутри изображения. Было обнаружено, что этот подход точно подсчитывает клетки в пределах 5% погрешности для монокультурных клеток и в пределах 10% погрешности для кокутивируемых клеток.