[發明專利]一種基于熒光顯微圖像的亞細胞定位方法

有效

• 申請號: 201210588110.5
• 申請日: 2012-12-29
• 公開（公告）號: CN103020488A
• 公開（公告）日: 2013-04-03
• 發明（設計）人: 黃繼風;李超;胡金家;黃虹;汪雪紅;鄭利
• 申請（專利權）人: 上海師范大學
• 主分類號: G06F19/18
• 分類號: G06F19/18;G06K9/62
• 代理公司: 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227
• 代理人: 吳澤群

技術領域

本發明屬于生物信息技術領域，特別涉及一種基于熒光顯微圖像的亞細胞定位方法。

背景技術

基因革命引領了基因和蛋白質測序的快速增長，現在，人們的關注力轉向了編碼蛋白質的功能。亞細胞定位是指某種蛋白或表達產物在細胞內的具體存在部位。如僅在核內存在，還是胞質內存在，還是細胞膜上存在，這在生物信息學上有很重要的意義。目前自動熒光顯微技術的發展，使得蛋白質亞細胞可以在高通量的情況下成像定位，因此需要快速的自動計算技術和有效的算法來對亞細胞圖像進行有效的量化、辨識和分類。

目前，人們把計算機技術應用到生物學領域，利用計算機來代替部分人類的腦力勞動對海量的生物信息進行辨識和分類，從中得出有價值的信息[2]。圖像統計已經證明在區分定位方面有很成功的應用，但其常用的方法計算相對較慢，并經常需要從實驗圖像中單獨選擇細胞，從而限制了處理能力和潛在應用的范圍。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于熒光顯微圖像的亞細胞定位方法。

本發明的技術方案是，一種基于熒光顯微圖像的亞細胞定位方法，包括以下步驟：

步驟1，首先對基于熒光顯微圖像的亞細胞定位圖像進行預處理，對每一副亞細胞定位圖像，計算其像素值大于30的所有像素的均值u，然后把值小于u-30的像素點的像素值賦為零，得到預處理后的亞細胞定位圖像，

步驟2，計算亞細胞圖像定位像素點與其鄰接點的差值，即在步驟1中得到預處理后的亞細胞定位圖像中，對每一個像素值大于零的像素點，計算與其鄰接的8個像素點的像素差值，把大于該像素點值的鄰接點標記為1，否則標記為0，然后以該像素點周圍標記為1的鄰接點的個數把該像素點劃歸為9類；

步驟3，提取亞細胞定位圖像特征，即通過步驟2，首先統計出該亞細胞定位圖像每一類包含的像素點個數，其次，根據亞細胞定位圖像像素點的差值矩陣模型，統計每一類的亞細胞定位圖像像素點的大于零的值總和和小于零的值總和，最后再根據每一類中各個像素點差值的絕對值之和，可以得到每一類的方差，這樣總共得到36組特征量；

步驟4，根據提取的36組亞細胞定位圖像特征量，利用支持向量機算法，對亞細胞定位圖像進行訓練預測，實現基于熒光顯微圖像的亞細胞定位。

步驟1中所述的對亞細胞定位圖像進行預處理步驟包括，

首先，對于亞細胞定位圖像，篩選出亞細胞圖像中值大于30的像素值，并計算其均值u，如式1所示：

Sum?Value=∑(I>30).（1）

u=mean(Sum?Value).

然后把該圖像中值小于u-30的像素值賦為零，如式2所示，

I=0,if(I<u-30)（2）

步驟2中所述的亞細胞圖像定位像素點與其鄰接點的差值的步驟包括，

根據預處理后得到的亞細胞定位圖像，其像素值范圍為0，u-30～255，在圖像I>0的像素點，計算其與鄰接點的差值，如式3所示，差值大于零的標記為1，其他的標記為0，得到下表中9種模型矩陣，每一個像素點對應表中一種情況，得到(0)-(8)共9種特征量，

I_b=I(i-1:i+1,j-1:j+1)-I(i,j)（3）

步驟3中所述的提取亞細胞定位圖像特征步驟包括，

鄰接點差值計算之后，統計出該亞細胞圖像每一類包含的像素點個數，

其次，根據亞細胞圖像像素點的差值矩陣，對該點大于零和小于零的差值分別求和，再求該點差值的絕對值之和，如式4所示，

然后分別統計每一類的亞細胞圖像像素點的大于零的值總和和小于零的值總和，最后再根據每一類中各個像素點差值的絕對值之和，可以得到每一類的方差，這樣總共得到36組特征量，

sum1=∑(I_b＞0)

sum2=∑(I_b<0)（4）

sum3=sum1-sum2

這樣通過累加之后，每種情況下亞細胞圖像像素點的sum1和sum2，以及sum3的方差，再加上每種情況下亞細胞圖像像素點的總個數，一共可以提取出亞細胞圖像的9x4=36組特征量。

步驟4中所述的對于亞細胞定位圖像訓練預測的步驟包括，

采用熒光抗體或者其他探劑檢測的包括10類細胞器的特定細胞器的內源性蛋白或要素，每幅圖像被附有一個附加的用DNA特定染劑4',6-二脒基-2-苯基吲哚(DAPI)復染的細胞圖像，該染劑凸顯圖像中每一個細胞的細胞核位置，