2-DE圖像重疊蛋白點(diǎn)檢測(cè)算法研究.pdf

1、蛋白質(zhì)組學(xué)在揭示細(xì)胞生命過程規(guī)律中發(fā)揮越來越重要的作用。雙向凝膠電泳（2-DE）技術(shù)是一種非常重要的蛋白質(zhì)組學(xué)研究技術(shù)。2-DE圖像分析處理的目標(biāo)是快速識(shí)別單個(gè)蛋白質(zhì)點(diǎn)，以及一組凝膠圖像樣本中的表達(dá)差異的蛋白質(zhì)。蛋白點(diǎn)的檢測(cè)是2-DE圖像基于計(jì)算機(jī)處理過程的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，由于2-DE圖像的復(fù)雜性及制作過程中存在的干擾因素，使得蛋白質(zhì)點(diǎn)的檢測(cè)成為一個(gè)復(fù)雜又耗時(shí)的難題。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴研究了2-DE圖像蛋白質(zhì)點(diǎn)預(yù)檢測(cè)方法。對(duì)比

2、研究了均值濾波，中值濾波和高斯濾波等空間濾波算法，采用高斯濾波算法對(duì)凝膠圖像去噪，降低噪聲對(duì)凝膠圖像后續(xù)蛋白質(zhì)點(diǎn)檢測(cè)的影響；對(duì)比研究了基于閾值、基于分水嶺算法、基于區(qū)域生長(zhǎng)的蛋白質(zhì)點(diǎn)預(yù)分割方法，采用基于區(qū)域生長(zhǎng)算法對(duì)蛋白質(zhì)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)檢測(cè)，得到清晰的蛋白質(zhì)點(diǎn)邊界。⑵提出了基于凹區(qū)匹配的重疊蛋白質(zhì)點(diǎn)分割方法。首先獲得重疊蛋白質(zhì)點(diǎn)圖像的凸閉包結(jié)構(gòu)，并通過凸閉包與原二值圖的差值獲得重疊蛋白質(zhì)點(diǎn)的凹區(qū)；其次根據(jù)重疊蛋白質(zhì)點(diǎn)的重疊模型對(duì)凹區(qū)進(jìn)行兩兩配

3、對(duì)；然后根據(jù)匹配的凹區(qū)之間的最短歐式距離來確定凹點(diǎn)；最后通過連接凹點(diǎn)對(duì)實(shí)現(xiàn)重疊蛋白質(zhì)點(diǎn)的分離。此方法不再從原始蛋白質(zhì)點(diǎn)邊界輪廓上提取凹點(diǎn)，而是從凹區(qū)的輪廓上提取凹點(diǎn)，明顯減小了凹點(diǎn)搜尋的范圍及處理的像素?cái)?shù)量，提高了重疊蛋白質(zhì)點(diǎn)分割的速度。實(shí)驗(yàn)表明，該算法在輕度重疊及重疊復(fù)雜度較小的情況下，分離效果較好。⑶提出了基于角點(diǎn)檢測(cè)與多邊形近似相結(jié)合的重疊蛋白質(zhì)點(diǎn)分割方法。首先采用Harris角點(diǎn)檢測(cè)法得到重疊蛋白質(zhì)點(diǎn)邊界的所有角點(diǎn)；其次為降低蛋

4、白質(zhì)點(diǎn)邊界上干擾凹點(diǎn)的影響，將邊界的角點(diǎn)作為特征點(diǎn)，利用基于角點(diǎn)的多邊形近似算法對(duì)重疊蛋白質(zhì)點(diǎn)邊界進(jìn)行多邊形近似表示；然后通過判斷多邊形頂點(diǎn)的凹凸性來判斷角點(diǎn)的凹凸性進(jìn)而獲得凹角點(diǎn)；最后提出凹點(diǎn)匹配準(zhǔn)則，并從凹角點(diǎn)中選取真正的凹點(diǎn)并構(gòu)造分離線，實(shí)現(xiàn)對(duì)重疊蛋白質(zhì)點(diǎn)的精確分割。該算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，不需要多次腐蝕與膨脹運(yùn)算，最大程度保持蛋白質(zhì)點(diǎn)邊緣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于凹區(qū)匹配的算法相比，該算法提取的凹點(diǎn)的誤差更小，對(duì)重疊蛋白質(zhì)點(diǎn)的分離更加準(zhǔn)確，