顯微鏡視頻中細(xì)胞檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、顯微鏡下細(xì)胞的跟蹤是多目標(biāo)檢測(cè)跟蹤的重要分支和研究方向，也是計(jì)算機(jī)視覺與生命科學(xué)工程相結(jié)合的熱點(diǎn)。精確地跟蹤細(xì)胞的運(yùn)動(dòng)軌跡對(duì)于定量地分析血細(xì)胞的定向移動(dòng)、組織器官的修復(fù)過(guò)程、藥物作用下細(xì)胞周期變化都有著重要的意義。與自然場(chǎng)景下的多目標(biāo)跟蹤不同，細(xì)胞種類具有多樣性，外形相似度高，以及運(yùn)動(dòng)情況復(fù)雜等特點(diǎn)，增加了跟蹤任務(wù)的難度。如何提高細(xì)胞跟蹤的精度，同時(shí)定量地分析出細(xì)胞活性的變化成為近年來(lái)研究的焦點(diǎn)。
　　本文對(duì)細(xì)胞成像的工具以及圖像

2、數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分析，通過(guò)研究對(duì)比現(xiàn)有細(xì)胞檢測(cè)和跟蹤算法，提出了一種具有魯棒性和普適性的分層次跟蹤框架，并在多個(gè)不同細(xì)胞類型和成像工具的細(xì)胞圖像序列上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，具體工作如下：
　　一、分析了細(xì)胞形態(tài)特征及顯微鏡圖像特點(diǎn)，并探索出相應(yīng)的圖像預(yù)處理的算法和參數(shù)設(shè)定，解決由成像帶來(lái)的噪聲和細(xì)胞光暈問(wèn)題，提高圖像質(zhì)量；
　　二、對(duì)現(xiàn)有的分割和跟蹤方法進(jìn)行分類，對(duì)比了基于檢測(cè)的關(guān)聯(lián)框架，基于模型的演化框架，基于概率的貝葉斯框架優(yōu)缺點(diǎn)，在先

3、檢測(cè)后關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用分層次的思想，先全局后局部處進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤，提高系統(tǒng)魯棒性；
　　三、在細(xì)胞檢測(cè)階段，針對(duì)細(xì)胞形態(tài)和粘連特性，提出使用橢圓擬合識(shí)別欠分割的方法，先全局后局部的解決分割問(wèn)題。首先進(jìn)行全局分割，經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)處理和區(qū)域標(biāo)注后，使用橢圓對(duì)每一個(gè)區(qū)域進(jìn)行擬合，篩選出欠分割區(qū)域。最后通過(guò)小波變換的分割方法對(duì)局部進(jìn)行再次分割，提取質(zhì)心作為跟蹤依據(jù)；
　　四、在跟蹤階段，提出適用于細(xì)胞跟蹤的分層次跟蹤框架，在不同階段分

4、類解決細(xì)胞事件。在第一階段幀間關(guān)聯(lián)中引入二分圖模型，使用細(xì)胞密度估計(jì)保守的距離閾值，建立可信度較高的軌跡段，識(shí)別出細(xì)胞分裂、融合、移入移出事件并關(guān)聯(lián)到軌跡段中；第二階段，基于建立的軌跡段進(jìn)行細(xì)胞事件的識(shí)別分類，結(jié)合生物特性和先驗(yàn)知識(shí)，糾正由于檢測(cè)錯(cuò)誤帶來(lái)的跟蹤中斷和細(xì)胞分裂的問(wèn)題；第三階段，對(duì)每一段軌跡計(jì)算再次關(guān)聯(lián)的時(shí)間空間約束條件，基于局部最優(yōu)的方法，對(duì)軌跡段進(jìn)行關(guān)聯(lián)，在不需要初始化和人工干預(yù)的糾錯(cuò)下實(shí)現(xiàn)軌跡跟蹤；
　　五、通過(guò)