A Fully Automatic System For Verified Computerized Stereoanalysis

用于验证计算机立体分析的全自动系统

基本信息

  • 批准号:
    7941984
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 30.32万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2003
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2003-07-10 至 2012-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): A Fully Automatic System For Verified Computerized Stereoanalysis SUMMARY The requirement for a trained user to interact with tissue and images is a long-standing impediment to higher throughput analysis of biological microstructures using unbiased stereology, the state-of-the-art method for accurate quantification of biological structure. Phase 1 studies addressed this limitation with Verified Computerized Stereoanalysis (VCS), an innovative approach for automatic stereological analysis that improves throughput efficiency by 6-9 fold compared to conventional computerized stereology. Work in Phase 2 integrated VCS into the Stereologer", an integrated hardware-software-microscopy system for stereological analysis of tissue sections and stored images. Validation studies of first-order stereological parameters. i.e., volume, surface area, length, number, confirmed that the color-based detection methods in the VCS approach achieve accurate results for automatic stereological analysis of high S:N biological microstructures. These studies indicate that fully automatic stereological analysis of tissue sections and stored images can be realized by elimination of two remaining barriers, which will be addressed in this Phase II Continuation Competing Renewal. In Aim 1, applications for feature extraction and microstructure classification, developed in part with funding from the Office of Naval Research, will be integrated into the VCS program. The new application (VCS II) will use these approaches to automatically detect and classify polymorphic microstructures of biological interest using a range of feature calculations, including size, color, border, shape, and texture, with support from active learning and Support Vector Machines. Work in Aim 2 will eliminate physical handling of glass slides during computerized stereology studies by equipping the Stereologer system with automatic slide loading/unloading technology controlled by the Stereologer system. This technology will approximately double the throughput efficiency of the current VCS program and support "human-in-the-loop" interaction for sample microstructures on the border between two or more adjacent classes. The studies in Aim 3 will rigorously test the hypothesis that fully automatic VCS can quantify first- and second-order stereological parameters, without a loss of accuracy compared to the current gold-standard - non-automatic computerized stereology, e.g., manual Stereologer. If these studies validate the accuracy of VCS II, then commercialization of the fully automatic program will facilitate the throughout efficiency for testing scientific hypotheses in a wide variety of biomedical research projects; reduce labor costs for computerized stereology studies; hasten the growth of our understanding of biological processes that underlie health, longevity, and disease; and accelerate the development of novel approaches for the therapeutic management of human disease. Solid evidence that the SRC and its strategic partners can effectively commercialize this technology is demonstrated by their worldwide sales and support of the Stereologer system for the past 13 years. Key personnel and participating institutions: 7 Peter R. Mouton, Ph.D. (PI), Stereology Resource Center, Chester, MD. 7 Dmitry Goldgof, Ph.D., University of South Florida Coll. Engineering, Tampa, Fl. 7 Larry Hall, Ph.D., University of South Florida Coll. Engineering, Tampa, Fl. 7 Joel Durgavich, MS, Systems Planning and Analysis, Alexandria, VA. 7 Kurt Kramer, MS, Computer Programmer, University of South Florida, Coll. Engineering, Tampa, Fl. 7 Michael E. Calhoun, Ph.D., Sinq Systems, Columbia, MD PUBLIC HEALTH RELEVANCE: Many fields of scientific research require a trained expert to make tedious and repetitive measurements of microscopic changes in animal and human tissues. This project will produce a computer program that performs these measurements with equal accuracy to a trained expert, but with dramatic savings in time and costs. Allowing scientists to complete more research in less time will accelerate our understanding of the factors that promote health and longevity, and hasten progress toward the development of new treatments for human diseases.
描述(由申请人提供):用于经过验证的计算机立体分析的全自动系统摘要概述了受过训练的用户与组织和图像互动的要求,这是对使用无偏置的立体学对生物学微观结构的更高吞吐量分析的长期障碍,即使用无偏置的立体,这是对生物结构进行准确量化生物学结构的最新方法。第1阶段的研究通过经过验证的计算机立体分析(VCS)解决了这一局限性,这是一种自动立体分析的创新方法,与常规计算机化的立体学相比,将吞吐量提高了6-9倍。在第2阶段中的工作中的工作将VC集成到立体系中”,这是一种集成的硬件软件 - 微观镜检查系统,用于对组织切片和存储的图像进行立体分析。对一阶立体学参数的验证研究。可以通过消除剩余的两个障碍来实现组织切片和存储的图像的全自动分析,这些障碍将在II阶段持续续约中进行续订。在主动学习和支持向量机器的支持下,使用一系列特征计算,包括大小,颜色,边框,形状和纹理,包括大小,颜色,边框,形状和纹理,具有生物学兴趣的多态微观结构。 AIM 2中的工作将通过为立体观念系统提供由立体观念器系统控制的自动幻灯片加载/卸载技术,从而消除计算机立体学研究期间对载玻片的物理处理。这项技术将大约将当前VCS计划的吞吐量效率增加一倍,并支持“人类在循环”相互作用,以在两个或更多相邻类之间的边界上的样品微观结构。 AIM 3中的研究将严格检验以下假设:与当前的金标准 - 非自动计算机化的立体学相比,全自动VC可以量化一阶和二阶立体参数,而不会丧失准确性。如果这些研究验证了VCS II的准确性,那么全自动计划的商业化将有助于在各种生物医学研究项目中测试科学假设的整个效率;降低计算机定向研究的人工成本;加快我们对健康,长寿和疾病基础的生物过程的理解的增长;并加速了为人类疾病治疗治疗的新方法的发展。扎实的证据表明,SRC及其战略合作伙伴可以有效地商业化这项技术,这是通过其在过去13年中对立体系统系统的全球销售和支持。关键人员和参与机构:7 Peter R. Mouton博士(PI),立体论资源中心,马里兰州切斯特。 7 Dmitry Goldgof,博士,南佛罗里达大学Coll。工程,坦帕,佛罗里达州。 7拉里·霍尔(Larry Hall)博士,南佛罗里达大学科尔。工程,坦帕,佛罗里达州。 7乔尔·杜尔加维奇(Joel Durgavich),MS,弗吉尼亚州亚历山大市系统规划和分析。 7 Kurt Kramer,MS,计算机程序员,南佛罗里达大学,Coll。工程,坦帕,佛罗里达州。 7 Michael E. Calhoun博士,SINQ Systems,MD,医学博士 公共卫生相关性:许多科学研究领域都要求训练有素的专家对动物和人体组织的微观变化进行乏味和重复的测量。该项目将制作一项计算机程序,该程序以训练有素的专家的精度同等准确地执行这些测量,但可以节省时间和成本。允许科学家在更少的时间内完成更多的研究将加速我们对促进健康和寿命的因素的理解,并加速发展新的人类疾病治疗方法。

项目成果

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