Quantification of DNA Microballs Using Image Processing Techniques

Sammanfattning: I detta examensarbete användes olika bildbehandlingstekniker för detektion och kvantifiering av DNA-mikrobollar, mer specifikt rolling circle amplification-produkter, på mikroskopibilder. Avsikten med detta arbete var att hjälpa Countagen AB utforska pipelines för bildbehandling för sin produkt där de analyserar utfallet av genredigeringsförsök på ett billigare och snabbare sätt än dagens konventionella sekvenseringsmetoder. Två olika metoder för objektdetektion användes i detta arbete. Big-FISH, som bygger på Laplacian of Gaussian och detektion av lokala maxima, samt LodeSTAR, en single-shot, self-supervised djupinlärningsmodell. Förbehandling av bilder var också en central del av detta projekt. DeepSpot, en djupinlärningsmodell för framhävning av punkter, användes för att framhäva mikrobollarna så att de lätt kunde upptäckas, och en top-hat-transform användes för att filtrera bort bakgrunden från bilderna. De olika metoderna utvärderades på ett dataset med manuellt annoterade bilder, en spädningsserie av prover samt prover med samma koncentration. Detta för att få värden på precision, recall och F1-score samt mäta hur robust modellen är när det gäller att detektera punkter. Den modell som presterade bäst var LodeSTAR, med en F1-score på 83% på det annoterade datasetet.