3D熒光共焦圖像神經樹突棘的提取檢測算法.pdf

1、神經元樹突和樹突棘的研究是現(xiàn)代神經生物學的一項熱點,它們的形態(tài)和結構與大腦的功能密切相關,認識它們有助于我們了解人類的記憶,大腦的運作,及一些神經類疾病的預防。樹突是管狀結構的,負責將神經沖動傳入或傳出細胞體,樹突棘是樹突表面上的小突起(并非所有小突起都是樹突棘),它負責在不同的細胞之間傳遞神經沖動,大腦區(qū)域的樹突棘形態(tài)的變化往往與神經元的學習過程相關。針對3D熒光共焦顯微圖像標本,采用人工方法提取神經樹突與樹突棘的方法需要耗費大量的人

2、力和時間,而且提取的目標精度難以滿足要求,因此迫切需要研究計算機自動提取與檢測的方法。本文以3D熒光共焦顯微圖像神經樹突目標的分割提取與樹突棘檢測為研究主線,系統(tǒng)的研究了一種具有針對性的解決方案。
　　 本文的主要工作包括:
　　 (1)基于BM3D與水平集方法,設計了一種熒光共焦圖像的預處理與神經目標分割方法,實驗結果表明該方法能較精確的從復雜背景中分割出神經目標。
　　 (2)設計了一種基于廣義梯度向量場的目

3、標關鍵種子點檢測算法,該算法通過GGVF計算臨界點與高曲率點,較好的提取了神經目標樹突與樹突棘的關鍵點信息。
　　 (3)通過神經目標樹突與樹突棘的關鍵點進行加權最小生成樹建模,給出了基于圖裁剪與侵蝕的神經目標中軸線提取方法,并利用分段B樣條擬合,設計了中軸骨架樹的精準提取方法,提高了骨架樹的光滑性。
　　 (4)設計了基于LDA的神經樹突與樹突棘的分類檢測方法。
　　 (5)綜合以上流程給出了3D熒光共焦圖像神