Detection and segmentation of mitochondria from electron microscope tomography images

Abstract

Güncel çalışmalar, yaşlılığa bağlı olarak nöronların dejenerasyonu nedeniyle ortaya çıkan hastalıklara ilişkin hücresel işlevlerde mitokondrilerin önemli sorumluluk taşımakta olduklarını ortaya çıkarmıştır. Bu çalışmalar, mitokondri işlevinin ve fiziksel yapısının arasındaki ilişkinin araştırılması açısından mitokondrilerin membran ve krista yapısına dikkat çekilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. Elektron mikroskobu tomografisi (EMT), geniş hacimlerde yüksek detayda görsel veri sağlayarak mitokondrinin içyapısının incelenmesine imkân tanımaktadır. Mitokondrilerin el ile harcanan eforun en aza indirilerek bilgisayarla bölütlenmesi, mitokondri yapısı ve işlevi arasındaki bağıntının çalışmasına hız kazandırılması açısından temel bir öneme sahiptir. Hazırlık çalışması olarak, kısıtlı bir veri seti üzerinde Geçirimli Elektron Mikroskobu (GEM) görüntülerinden mitokondrilerin 2B saptanması ve bölütlenmesi gerçekleştirilmiştir. Çift membran özniteliklerini kullanan bir elips uydurma algoritmasını takiben balon yılan çıkarımı ve canlı-tel tabanlı otomatik bölütleme iyileştirme işlemi uygulanmıştır. İlk yöntemin yetersizlikleri göz önünde bulundurularak, bir eğri uydurma yaklaşımı benimsenmiş ve çeşitli veri setleri üzerinde test edilmiştir. Bu amaçla, membran yapılarının çıkarılması için parabolik yay modeli kullanılmıştır. Daha sonra, ana hatlarını kabaca çevreleyen aday mitokondri bölgelerini elde etmek amacıyla eğri enerjisi tabanlı aktif çevritler çalıştırılmıştır. Bir geçerleme fonksiyonu yardımı ile son bölütleme verisi elde edilmiştir. Ayrıca, algoritmaların 3B uyarlanması çalışılmış ve gösterilmiştir. Öne sürülen yöntemin ulaşmış olduğu F-skoru performansı ortalama 0.84'tür. Ortalama Dice benzerliği katsayısı ve sınır hatası sırasıyla 0.87 ve 14 nm olarak ölçülmüştür.

Recent studies exhibit that mitochondria have a significant role in cellular functions that are associated to the diseases of aging caused by neuron degeneration. These studies accentuate that the peripheral membrane and crista morphology of a mitochondrion deserves attention in order to reveal the relation between mitochondrial function and its physical structure. The analysis of the inner structures of mitochondria is carried out by electron microscope tomography (EMT) which provides detailed visualization of large volumes. In order to accelerate the studies that investigate the correlation between mitochondrial structure and its function, computerized segmentation of mitochondria with minimum manual effort is required. As a preliminary study, 2D detection and segmentation of mitochondria from transmission electron microcopy (TEM) images were performed on a limited dataset. An ellipse fitting algorithm utilizing double membrane features followed by a balloon snake extraction and a livewire-based automatic segmentation refinement process was applied. By considering the deficiencies of the initial attempt, a curve fitting approach was adopted and tested on a several datasets. For this purpose, a membrane extraction process was performed by utilizing a parabolic arc model. Then, active contour model based on curve energy was used to outline candidate mitochondrial regions. The final segmentation data were obtained by a validator function. Additionally, 3D extension of the algorithms were studied and provided. The proposed method achieved an F-score performance of 0.84 on average. Average Dice similarity coefficient and median boundary error were measured as 0.87 and 14 nm respectively.