Mengukur panjang serat DNA dari gambar molekul tunggal

Saya seorang ahli biologi dengan pengalaman yang sangat sedikit dengan pemrosesan gambar tetapi memiliki pengetahuan yang cukup tentang MATLAB dan memiliki kotak alat pemrosesan gambar. Idealnya saya mencari solusi berbasis MATLAB, tetapi pendekatan yang menguraikan cara melakukannya juga akan sangat membantu.

Pembaruan (28 Nov 2011) Tampaknya ada masalah tertentu (seperti sinyal dan definisi warna yang tumpang tindih) saat menggunakan gambar komposit (yang saya sajikan dalam pertanyaan awal). Saya melampirkan gambar terpisah dari 2 saluran: hijau dan merah (daerah pirus dalam gambar komposit dapat diabaikan), dan gambar coposite . Saluran merah buruk karena 2 alasan: 1. Memiliki kontras yang buruk karena latar belakang yang lebih tinggi, 2. Karena Merah tampaknya berdarah ke hijau di tingkat latar belakang.

Sebuah fitur didefinisikan sebagai wilayah pada gambar komposit yang memiliki Green-Red-pirus-Red-Green atau ekuivalen 2 segmen linier yang berdekatan di hijau dan merah yang colinear dan menular.

Saya berharap bahwa melihat gambar dari dua saluran yang terpisah membuat identifikasi fitur lebih mudah.

Saya punya saran berikut untuk algoritme:

1. Pertama mengidentifikasi segmen hijau co-linear (dan menentukan panjang segmen hijau)

2. Tentukan apakah ada segmen menular dan colinear yang berdekatan menghadap satu sama lain (yaitu hijau-> merah-> <-red <-hijau) di saluran merah. Jika ya tentukan panjang segmen merah dari titik di mana segmen hijau berakhir (karena mereka akan tumpang tindih dengan segmen hijau) sampai titik di segmen merah yang paling dekat dengan segmen merah lainnya dari fitur. (Yaitu salah satu ujung segmen merah diatur ke ujung segmen hijau yang tumpang tindih).

Terimakasih banyak!

Latar belakang :

Pertanyaan saya berkaitan dengan mengekstraksi fitur dari gambar:

Gambar asli (tif) terletak di sini:

Contoh gambar 1 (dropbox)

Gambar ini adalah gabungan dari 3 saluran (dalam format tif): merah, hijau, dan pirus. Serat berwarna pirus hanya menandai semua DNA yang kita miliki di sampulnya. Fitur yang menarik adalah fitur Hijau-Merah - pirus - Merah-Hijau pada untai DNA tunggal yang merupakan bagian tengah gambar.

Merah umumnya yang paling berisik. Contoh ini bagus karena kontrasnya bagus. Namun, kadang-kadang gambar tidak begitu bagus dan ada rona di seluruh gambar, jadi pengodean keras nilai RGB tertentu untuk warna hijau dan merah mungkin tidak bekerja untuk semua gambar. Juga, perhatikan bahwa serat tidak harus horizontal, mereka dapat diputar (tetapi tidak pernah vertikal).

Silakan lihat gambar ini sebagai contoh:

Gambar asli (tif) terletak di sini:

Contoh gambar 2 (dropbox)

Juga, kadang-kadang gambar tunggal memiliki banyak fitur seperti itu dan kadang-kadang ada banyak fitur pada untai DNA yang sama. Akhirnya kadang-kadang mungkin hanya ada sebagian fitur (yaitu terisolasi hijau atau merah terisolasi atau segmen hijau-merah terisolasi, tetapi tidak berpasangan).

Pertanyaan:

Saya akan berterima kasih jika seseorang dapat membantu saya mendapatkan panjang segmen individu hijau dan segmen merah yaitu karena fitur yang menarik adalah Hijau-Merah - Pirus - Merah-Hijau, setiap fitur akan memiliki array 5 nilai (panjang segmen hijau pertama, panjang segmen merah pertama, panjang segmen pirus, panjang segmen Merah kedua dan panjang segmen Hijau kedua).

Contoh dalam Mathematica:

(* Get your image*)
img = Import["http://dl.dropbox.com/u/18072545/c_29.tif"];
(*Detect the extended minima and remove background*)
nB = ImageSubtract[img, ColorNegate@FillingTransform@ColorNegate[img]]  

(*Separate RGB channels*)
cS = ImageAdjust /@ ColorSeparate[img]

(*Binarize*)
bcS = Binarize[#, .4] & /@ cS  

(*Remove large elements*)
tH = TopHatTransform[#, DiskMatrix[2]] & /@ bcS  

(*Detect lines using a Hough Transform*)
lines = ImageLines[#, .01, .8] & /@ tH
(*Plot them*)
Show[img, Graphics[{
   Thickness[.01], Red, Line /@ (lines[[1]]),
   Thickness[.006], Green, Line /@ (lines[[2]]),
   Thickness[.004], Blue, Line /@ (lines[[3]])}]]
(*Red and green are superimposed*)  

Edit

Di sini Anda dapat melihat cluster Merah dan Hijau terpisah. Seperti yang dapat Anda bayangkan, Anda harus memutuskan kapan sebagian berwarna merah!