Morphometry of biological cellular structures partially observed by 3D imagery
Morphométrie de structures cellulaires biologiques partiellement observées par imagerie 3D
Résumé
This work presents methods to characterize morphology of 3D cellular structures partially observed by discrete images, as well as their application to morphometric description of tomato pericarp.
An estimation method of geometric properties of a material was developed, in the particular case where the sampling is not uniform inside the image. The principle is to express locally the morphological parameters of the structure, and to weight each contribution by the inverse of its sampling probability.
We present also the computation of sampling probabilities in 3D images acquired perpendicularly to a smooth surface, based on simple regularity assumptions.
In order to compare the quality of information obtained with 2D and 3D images, the estimation of surface density in vertical sections was applied to discrete images.
Finally, we present an integrated approach to characterize a cellular material, the tomato pericarp. This approach comprises the aquisition of images using confocal microscopy, image processing to segment biological cells, and the application of estimators we developed. We could characterize the morphology of tomato pericarp cells globally, and as a function of depth in the pericarp.
An estimation method of geometric properties of a material was developed, in the particular case where the sampling is not uniform inside the image. The principle is to express locally the morphological parameters of the structure, and to weight each contribution by the inverse of its sampling probability.
We present also the computation of sampling probabilities in 3D images acquired perpendicularly to a smooth surface, based on simple regularity assumptions.
In order to compare the quality of information obtained with 2D and 3D images, the estimation of surface density in vertical sections was applied to discrete images.
Finally, we present an integrated approach to characterize a cellular material, the tomato pericarp. This approach comprises the aquisition of images using confocal microscopy, image processing to segment biological cells, and the application of estimators we developed. We could characterize the morphology of tomato pericarp cells globally, and as a function of depth in the pericarp.
Ce travail présente des méthodes de caractérisation de la morphologie de structures cellulaire 3D partiellement observées par des images discrètes, ainsi que leur application à la description morphométrique du péricarpe de tomate.
Une méthode d'estimation des propriétés géométriques d'un matériau a été développée, dans le cas particulier où la probabilité d'échantillonnage des pixels n'est pas uniforme à l'intérieur de l'image. Elle consiste à exprimer localement les paramètres morphométriques de la structure, et à pondérer chaque contribution par l'inverse de sa probabilité d'échantillonnage.
Nous présentons aussi le calcul des probabilité d'échantillonnage dans le cas d'image 3D acquises perpendiculairement à une surface, en nous basant sur des hypothèses simples de régularité de la surface.
En vue de comparer la qualité des informations obtenues à partir l'images 2D et 3D, l'estimation de la densité surfacique dans des coupes verticales a été appliquée à des images discrètes.
Finalement, nous présentons une démarche complète de caractérisation d'un matériau cellulaire, le péricarpe de tomate. La démarche comprend l'acquisition des images par microscopie confocale, le traitement des images pour segmenter les cellules, et l'application des estimateurs que nous avons développé. Nous pouvons ainsi caractériser la morphologie des particules du péricarpe en fonction de la profondeur.
Une méthode d'estimation des propriétés géométriques d'un matériau a été développée, dans le cas particulier où la probabilité d'échantillonnage des pixels n'est pas uniforme à l'intérieur de l'image. Elle consiste à exprimer localement les paramètres morphométriques de la structure, et à pondérer chaque contribution par l'inverse de sa probabilité d'échantillonnage.
Nous présentons aussi le calcul des probabilité d'échantillonnage dans le cas d'image 3D acquises perpendiculairement à une surface, en nous basant sur des hypothèses simples de régularité de la surface.
En vue de comparer la qualité des informations obtenues à partir l'images 2D et 3D, l'estimation de la densité surfacique dans des coupes verticales a été appliquée à des images discrètes.
Finalement, nous présentons une démarche complète de caractérisation d'un matériau cellulaire, le péricarpe de tomate. La démarche comprend l'acquisition des images par microscopie confocale, le traitement des images pour segmenter les cellules, et l'application des estimateurs que nous avons développé. Nous pouvons ainsi caractériser la morphologie des particules du péricarpe en fonction de la profondeur.