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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)的迅速發(fā)展,神經(jīng)元干細胞的研究變得愈加重要。目前主要采用計算機數(shù)字成像及高速信息處理技術(shù),對人工培養(yǎng)的大量神經(jīng)元干細胞的分化、增值過程進行跟蹤研究,以獲得神經(jīng)元干細胞成長為不同神經(jīng)細胞的規(guī)律。針對現(xiàn)有分割方法導(dǎo)致的分割結(jié)果中的一系列問題,提出了適合于神經(jīng)元干細胞灰度圖像的分割算法,并解決了分割前期的預(yù)處理和分割后期細胞形狀的修正,本課題以瑞典Chalmers技術(shù)大學(xué)的Karin Althoff和Johan Degerma
2、n所采集的神經(jīng)元干細胞灰度圖像為圖像源,獲得了較好的分割結(jié)果。研究的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點如下:
首先,由于成像環(huán)境等因素的影響,圖像中存在大量的噪聲,為了減少噪聲對進一步圖像分析的影響,文中分析了常用的線性濾波去噪、銳化增強、形態(tài)濾波、以及與直方圖均衡化相關(guān)的增強算法,并針對所研究的神經(jīng)元干細胞灰度圖像的特征提出基于形態(tài)重構(gòu)和改進的直方圖均衡化的邊界增強算法;為了減少培養(yǎng)皿底板對分割的影響,引入均值平移濾波進行背景平滑。上述圖
3、像去噪、增強算法應(yīng)用于分割的前期預(yù)處理,極大的減少了各類噪聲對分割的影響。
其次,為了獲得全自動的分割方法,本文分析了一種非參數(shù)聚類算法——均值平移算法,并結(jié)合神經(jīng)元干細胞灰度圖像的特征,提出了基于均值平移和區(qū)域合并的細胞分割方法。此方法首先應(yīng)用均值平移獲得詳細的初始過分割圖像,然后構(gòu)造了基于距離和面積的三層小區(qū)域合并方法,并據(jù)此合并初始過分割圖像,最后引入非凸模型,對淹沒于背景中的細胞缺失部分進行形狀修正,獲得最終分割結(jié)
4、果。仿真結(jié)果表明此分割方法可以獲得正確的細胞數(shù)目,并且分割的細胞輪廓接近真實的細胞輪廓。
再次,針對上述分割算法步驟繁瑣的問題,提出了基于幾何蛇模型的改進的細胞圖像分割,減少分割步驟。在改進的模型中引入曲率項來改善曲線演化中導(dǎo)致的形變,以獲得平滑輪廓,并修正了引起曲線形變的外力參數(shù),使得曲線更快的接近細胞輪廓,降低運算時間。此方法在細胞輪廓清晰時可獲得很好的細胞形狀,細胞輪廓模糊時,算法性能有所下降。
最后,
5、為了進一步分析細胞輪廓的需要,提出了基于組合分水嶺算法和梯度矢量流的區(qū)域合并的細胞分割算法。初始的分水嶺分割可獲得較細致的邊界,但存在嚴重過分割現(xiàn)象,針對這一問題,利用原始圖像的梯度矢量流圖構(gòu)造的方向查詢表,對過分割區(qū)域進行合并得到目標區(qū)域,再根據(jù)細胞的橢圓形狀特征,對目標區(qū)域合并得到最后的分割結(jié)果。此方法可以獲得較清晰的細胞輪廓,但算法對參數(shù)設(shè)置較敏感。
綜上所述,本文針對神經(jīng)元干細胞灰度圖像進行了深入研究,提出了相應(yīng)前
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