[發明專利]一種高粘連度細胞環境下的多細胞同步跟蹤方法在審
| 申請號: | 201310527396.0 | 申請日: | 2013-10-31 |
| 公開(公告)號: | CN103559724A | 公開(公告)日: | 2014-02-05 |
| 發明(設計)人: | 王飛;徐本連 | 申請(專利權)人: | 蘇州相城常理工技術轉移中心有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/20 | 分類號: | G06T7/20;G06T5/00 |
| 代理公司: | 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231 | 代理人: | 金輝 |
| 地址: | 215100 江蘇省蘇州市*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 粘連 細胞 環境 同步 跟蹤 方法 | ||
技術領域
???本發明屬于多細胞跟蹤領域,更具體地涉及一種高粘連度細胞環境下的多細胞同步跟蹤方法。
背景技術
細胞運動的研究一直是細胞學和生物學研究的重要組成部分,但是傳統的研究方法在技術日益革新的現在已經漸漸變得不這么適用了,傳統的在顯微鏡下利用細胞計數板用人眼進行染色、分類、計數、跟蹤等這類不但需要大量繁瑣的人為操作而且容易使得操作者變得疲勞從而影響結果的正確性,且其可重用性比較低。國內外的醫學專家經過長期地實踐與研究取得一致共識認為應該在細胞運動研究中引入數字視頻技術和數字圖像處理技術,從而極大地提高研究效率,減輕研究人員負擔。用計算機來跟蹤細胞運動,部分代替人類始終盯著顯微鏡來觀察細胞的眼睛,盡量地把人從繁重的重復勞動中解脫出來進行更有創造性的工作。因此,如何利用計算機圖像處理、視頻分析等相關技術手段來提高生物研究過程中的自動化程度已成為當前急需解決的非常有意義的難題。
現有的目標跟蹤方法很多,應用到細胞跟蹤中的有meanshift算法,level?set算法,卡爾曼濾波及粒子濾波等。崔艷等利用meanshift實現圖像序列中細胞的跟蹤,陳瑩等采用非均衡化特征匹配實現細胞的檢測進而根據檢測結果實現跟蹤,這兩種方法都用于跟蹤單個細胞,且跟蹤細胞有較明顯的特征,有利于檢測和跟蹤,但是只能是針對單細胞跟蹤。
湯春明等提出用擴展卡爾曼與粒子濾波相結合的方法實現多細胞跟蹤,該方法實現了多個細胞的跟蹤,被跟蹤細胞限制為少數活躍細胞,且與周邊細胞有較明顯的區別,但其跟蹤狀態表現為重復序列圖像下的單個細胞的跟蹤,未能實現多細胞的同步跟蹤。
Mingli?Lu等利用分水嶺實現細胞分割進而通過粒子濾波完成跟蹤。分水嶺分割方法,是一種基于拓撲理論的數學形態學的分割方法,其基本思想是把圖像看作是測地學上的拓撲地貌,圖像中每一點像素的灰度值表示該點的海拔高度,每一個局部極小值及其影響區域稱為集水盆,而集水盆的邊界則形成分水嶺。分水嶺的概念和形成可以通過模擬浸入過程來說明。在每一個局部極小值表面,刺穿一個小孔,然后把整個模型慢慢浸入水中,隨著浸入的加深,每一個局部極小值的影響域慢慢向外擴展,在兩個集水盆匯合處構筑大壩,即形成分水嶺。?分水嶺的計算過程是一個迭代標注過程。分水嶺比較經典的計算方法是L.?Vincent提出的。在該算法中,分水嶺計算分兩個步驟,一個是排序過程,一個是淹沒過程。首先對每個像素的灰度級進行從低到高排序,然后在從低到高實現淹沒過程中,對每一個局部極小值在h階高度的影響域采用先進先出(FIFO)結構進行判斷及標注。分水嶺算法對微弱邊緣具有良好的響應,圖像中的噪聲、物體表面細微的灰度變化,都會產生過度分割的現象。但同時應當看出,分水嶺算法對微弱邊緣具有良好的響應,是得到封閉連續邊緣的保證的。另外,分水嶺算法所得到的封閉的集水盆,為分析圖像的區域特征提供了可能。?這種分割中噪聲導致的跟蹤對象的不準確導致跟蹤存在誤跟蹤情況。
在專利CN?101719278?B中公開了一種基于KHM?算法的視頻顯微圖像細胞自動跟蹤方法,該方法采用以下步驟:?1)?利用分水嶺方法完成細胞圖像的二值分割,提取目標細胞;2)?為每個目標細胞建立勻速運動學動力模型,并初始化;3)?利用KHM?算法對下一時刻二值圖像進行聚類,獲得所有細胞中心位置;4)?通過目標細胞的關聯,確定目標細胞在下一時刻的位置,完成運動細胞的跟蹤;5)?更新步驟2)?中目標細胞模型的狀態向量及其誤差協方差矩陣;6)?循環步驟3)?到步驟5)?直到跟蹤到最后一幀圖像。該發明具有以下缺點:(1)由說明書中可以看出,該專利在細胞相對分離的狀態下效果較好,但是對細胞粘連程度較高的狀態并不適用。(2)該發明先以最近鄰方法為準則進行目標細胞關聯,再計算不同關聯結果的差異代價函數,以差異代價函數最小的關聯結果作為最終關聯結果。最近鄰算法是通過相似對象來判斷,再采用代價函數也是通過相似度來判斷,增加了計算的復雜度;(3)該方法在確定代價函數的同時引入了不同特征權值分配問題,雖然增加了靈活性但權值參數的選取的問題和參數對精度匹配問題都限制了其適用性。
發明內容
1、本發明的目的。
本發明為了在細胞粘連程度較高的狀態下能夠有效的對多細胞進行分割并跟蹤,同時計算過程可靠性較高,不受參數選擇和權值參數的影響,計算量相對較小。
2、本發明所采用的技術方案。
高粘連度細胞環境下的多細胞同步跟蹤方法,包括細胞分割和多細胞跟蹤兩大步驟:
其中細胞分割包括以下步驟:
1a、灰度圖生成:讀入第i幀圖像,經過變換成為灰度圖;
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