Fusión de etiquetas

En principio, todos los algoritmos de segmentación tienen limitaciones. En caso de que los resultados sean subóptimos y no haya disponible un mejor algoritmo de segmentación, el post-procesamiento de etiquetas puede ser una opción. Hay algunas funciones disponibles para fusionar etiquetas según sus propiedades, como la intensidad a lo largo del borde donde las etiquetas se tocan o el recuento de píxeles de etiquetas combinadas por pares.

import pyclesperanto_prototype as cle
from napari_segment_blobs_and_things_with_membranes import local_minima_seeded_watershed
import numpy as np
cle.select_device("TX")

<NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU on Platform: NVIDIA CUDA (1 refs)>

Fusión de etiquetas que se tocan

El caso de uso más trivial podría ser fusionar objetos etiquetados que se tocan.

blobs = cle.imread("../../data/blobs.tif")
blobs_labels = cle.voronoi_otsu_labeling(blobs, spot_sigma=3)
blobs_labels

cle._ image shape (254, 256) dtype uint32 size 254.0 kB min 0.0 max 72.0

cle.merge_touching_labels(blobs_labels)

cle._ image shape (254, 256) dtype uint32 size 254.0 kB min 0.0 max 61.0

Fusión de etiquetas según la intensidad del borde

Como ejemplo, utilizamos un corte recortado del conjunto de datos de ejemplo cells3d en scikit-image.

image = cle.imread("../../data/membranes_2d.tif")[30:130, 0:100]
image

cle._ image shape (100, 100) dtype float32 size 39.1 kB min 1062.0 max 20614.0

En el siguiente ejemplo, nuestra célula en el centro de la imagen fue segmentada erróneamente como dos células:

labels = local_minima_seeded_watershed(image, spot_sigma=5, outline_sigma=0)
labels

nsbatwm made image shape (100, 100) dtype int32 size 39.1 kB min 1 max 12

Esto se puede corregir fusionando células con intensidad de borde por debajo de un umbral dado.

merged_labels = cle.merge_labels_with_border_intensity_within_range(image, labels, maximum_intensity=5000)
merged_labels

c:\structure\code\pyclesperanto_prototype\pyclesperanto_prototype\_tier3\_generate_touch_mean_intensity_matrix.py:30: UserWarning: generate_touch_mean_intensity_matrix is supposed to work with images of integer type only.
Loss of information is possible when passing non-integer images.
  warnings.warn("generate_touch_mean_intensity_matrix is supposed to work with images of integer type only.\n" +

cle._ image shape (100, 100) dtype uint32 size 39.1 kB min 1.0 max 8.0