基于收斂指數(shù)的顯微圖像中細(xì)胞檢測計數(shù)與三維重建研究.pdf

1、細(xì)胞顯微圖像處理與分析在生命科學(xué)領(lǐng)域占有非常重要的地位。隨著顯微鏡技術(shù)的發(fā)展，多種不同用途的顯微平臺被逐漸開發(fā)出來，由此產(chǎn)生了大量的高通量、高信息量生物微觀數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的分析工作給計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與生命科學(xué)領(lǐng)域的研究人員帶來極大的挑戰(zhàn)。
　　細(xì)胞檢測與計數(shù)、神經(jīng)元細(xì)胞解剖結(jié)構(gòu)的三維重建都是顯微圖像分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，人們已經(jīng)提出了多種方法來輔助完成此類工作，然而這些方法在檢測精度、種類和效率等方面仍有很大不足。
　　本文對顯

2、微圖像處理領(lǐng)域中細(xì)胞檢測計數(shù)與三維重建方法進(jìn)行了研究，開展了暗視野高密度細(xì)胞、明亮視野昆蟲細(xì)胞的檢測與計數(shù)以及神經(jīng)元細(xì)胞三維重建的探索性研究工作。論文主要內(nèi)容如下：
　　針對暗視野高密度細(xì)胞提出一種基于滑動帶濾波器的細(xì)胞計數(shù)方法，并應(yīng)用在視網(wǎng)膜外膜層的細(xì)胞檢測計數(shù)上面。該方法是基于傳統(tǒng)的滑動帶濾波，通過對細(xì)胞原始圖像增強(qiáng)而獲得細(xì)胞中心點(diǎn)的方式來檢測需要計數(shù)的細(xì)胞。實驗評估結(jié)果表明提出的方法準(zhǔn)確性高，與人工計數(shù)的結(jié)果接近，明顯優(yōu)于目

3、前高密度細(xì)胞計數(shù)的方法，同時也適合暗視野下密度較低的細(xì)胞。
　　針對明亮視野中的昆蟲細(xì)胞，提出一種新型細(xì)胞檢測計數(shù)方法，用來解決桿狀病毒表達(dá)體系的宿主細(xì)胞大規(guī)模培養(yǎng)過程中細(xì)胞計數(shù)問題。首先比較明暗視野下細(xì)胞圖像灰度梯度向量的分布特點(diǎn)，基于滑動帶濾波，我們調(diào)整收斂指數(shù)的計算方式，使其適應(yīng)明亮視野下細(xì)胞結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)增強(qiáng)細(xì)胞中心來對細(xì)胞進(jìn)行檢測計數(shù)。性能分析顯示，我們提出的方法在錯誤率和精度上面與人工計數(shù)接近，同時對細(xì)胞生長曲線的繪制也能

4、為生物實驗工作人員提供準(zhǔn)確的細(xì)胞生長軌跡，證明了該方法可以應(yīng)用于昆蟲細(xì)胞培養(yǎng)工作中，對提高整個過程的操作效率帶來的極大的幫助。
　　神經(jīng)元細(xì)胞解剖結(jié)構(gòu)三維重建在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域中占有非常重要的地位。本部分研究中，我們將二維收斂指數(shù)與滑動帶濾波擴(kuò)展至三維空間，提出基于三維空間收斂指數(shù)的空間域滑動體濾波來獲取神經(jīng)元細(xì)胞體數(shù)據(jù)的關(guān)鍵點(diǎn)，隨后利用脊標(biāo)準(zhǔn)相似性法則來篩選位于神經(jīng)元細(xì)胞體中的種子點(diǎn)用于后續(xù)重建。結(jié)果顯示，我們提出的方法篩選到的種子

5、點(diǎn)在其有效性上面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的方法。
　　在重建神經(jīng)元解剖結(jié)構(gòu)過程中，引入基于滑動體濾波的外力場來改進(jìn)傳統(tǒng)的活動曲線模型，從而實現(xiàn)對神經(jīng)元細(xì)胞骨架的重建。隨后根據(jù)神經(jīng)細(xì)胞體橫截面的邊緣特點(diǎn)，提出基于二維滑動帶的方法來估計神經(jīng)元細(xì)胞橫截面邊界輪廓，使得最終重建的骨架在橫截面半徑邊緣估計上面更加接近真實的細(xì)胞；最后基于半徑輪廓線重建了神經(jīng)元細(xì)胞的表面。在整個神經(jīng)元細(xì)胞重建部分，我們分別在種子點(diǎn)篩選、神經(jīng)細(xì)胞骨架重建與細(xì)胞體橫截面半徑估

6、計三部分做改進(jìn)，最后應(yīng)用輪廓線重建的方法將整體神經(jīng)元細(xì)胞解剖結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出來，通過比較后的結(jié)果證明我們提出的重建策略在篩選高效種子點(diǎn)、對抗圖像信號衰減以及神經(jīng)元細(xì)胞半徑邊緣估計上面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的活動曲線模型策略。
　　綜上，本文分別對顯微圖像分析領(lǐng)域中的二維細(xì)胞計數(shù)、三維的神經(jīng)細(xì)胞解剖結(jié)構(gòu)重建方法進(jìn)行探索性研究，實驗與實際應(yīng)用的結(jié)果證明了提出的方法可以應(yīng)用于高密度細(xì)胞、明亮視野細(xì)胞與神經(jīng)元細(xì)胞的圖像分析處理中來獲取研究所需要的細(xì)胞數(shù)量