Watersheds 기반 계층적 이진화를 이용한 단백질 반점 분할 알고리즘
The Algorithm of Protein Spots Segmentation using Watersheds-based Hierarchical Threshold
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초록
생물학자가 단백질을 검색하고 분석하기 위해서는 2차원 젤 전기영동(2DGE : Two Dimensional Gel Electrophoresis) 실험을 해야 한다. 실험 결과는 2차원 영상이 생성된다. 2차원 영상에서 단백질 반점의 패턴 분석을 위해 2차원 젤 영상에 펼쳐진 단백질 반점들을 영상처리를 통해 분할하고, 대조 그룹의 단백질 패턴과 비교분석을 통해 밝히고자하는 단백질 반점을 찾아내야 한다. 단백질 반점을 분할하는 알고리즘에 있어서 기존에는 가우시안 함수를 적용하였지만, 최근 들어 형태학 분리개념에 의한 Watersheds 영역기반 분할(Watersheds region-based segmentation) 알고리즘을 활용하고 있다. 그러나 Watersheds 영역기반 분할 알고리즘은 크기가 큰 영상에서 원하는 영역을 신속하게 분할한다는 장점이 있지만, 영상 화소의 그레이 값이 연속적인 경우 실제 반점의 개수 에 비해 과다분할(over-segmentation)되거나 과소분할(under-segmentation)의 문제점을 안고 있다. 이는 마커(marker) 포인트의 설정에 의해 어느 정도 해결할 수 있지만 병합(merge)과 분할(split) 과정을 반복해야 한다. 본 논문은 Watersheds 기반 계층적 이진화 기법을 적용하여 마커 드리븐 Watersheds 영상분할의 문제점을 해결하고자 한다.
Abstract
Biologist must have to do 2DGE biological experiment for Protein Search and Analysis. This experiment coming into being 2 dimensional image. 2DGE (2D Gel Electrophoresis : two dimensional gel electrophoresis) image is the most widely used method for isolating of the objective protein by comparative analysis of the protein spot pattern in the gel plane. The process of protein spot analysis, firstly segment protein spots that are spread in 2D gel plane by image processing and can find important protein spots through comparative analysis with protein pattern of contrast group. In the algorithm which detect protein spots, previous 2DGE image analysis is applies gaussian fitting, however recently Watersheds region based segmentation algorithm, which is based on morphological segmentation is applied. Watersheds has the benefit that segment rapidly needed field in big sized image, however has under-segmentation and over-segmentation of spot area when gray level is continuous. The drawback was somewhat solved by marker point institution, but needs the split and merge process. This paper introduces a novel marker search of protein spots by watersheds-based hierarchical threshold, which can resolve the problem of marker-driven watersheds.
참고문헌 (15)
- Blackstock, "quantitative physical mapping of cellular proteins", 17(3)
- Wilkins, "New frontiers in functional genomics" (1997)
- Kuster, "Identifying proteins and post-translational modifications by mass spectrometry", 8(3), pp.393~400 (1998)
- 김영호, "발현 단백체학 2DGE의 디지털 영상 분석 및 포인트 매칭 기술", 1(1), pp.13~24 (2003)
- Daniel C. Liebler, "Introduction to Proteomics Tools for the New Biology", pp.31~54, Humana Press chapter 4
- Jan, "Watersheds in digital spaces an efficient algorithm based on immersion simulations", 13(6), pp.583~598 (1991), L Vincent and P Soille
- Rafael C. Gonzalez, "Digital Image Processing", pp.617~ (2001), chapter 10 Prentice Hall
- Lars Pedersen, "Analysis of Two-dimensional Electro- phoresis Gel Images", pp.28~72
- Stereol, "Extrema of grey-tone functions and mathematical morphology", pp.59~70
- Real-Time Edge, "Use of watersheds in contour detection International Workshop on Image Processing", pp.17~21 (1979)
- Apr, "Morphological grayscale reconstruction in image analysis", 2(2), pp.176~201 (1993), L Vincent
- Stanislav L. Stoev, "Extracting Regions of Interest Applying a Local Watershed Transformation", pp.21-28~8-13 (2000)
- J. B. Roerdink, "The watershed transform:definition, algorithms and parallelization strategies", 41(1-2), pp.187~228 (2001)
- Wang, "Labit and Ronsin J Segmentation-based motion-compensated video coding using morphological filters", 7(3), pp.549~555
- M. Rogers, J. Graham, "Using Statistical Image Models to Conduct Objective Evaluation of 2D Gel Image Analysis Packages", (6), pp.879~886