[發明專利]一種基于熒光視頻的神經元胞體自動識別系統

有效

• 申請號: 202010194079.1
• 申請日: 2020-03-19
• 公開（公告）號: CN111368793B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發明（設計）人: 吳鈞杰;王漢斌
• 申請（專利權）人: 南京景瑞康分子醫藥科技有限公司
• 主分類號: G06V20/69
• 分類號: G06V20/69;G06V20/40;G06V10/26;G06T7/136;G06T7/155
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本發明公開一種基于熒光視頻的神經元胞體自動識別系統，使用構造視頻模塊將熒光視頻轉換為高信噪比的構造視頻，采用胞體識別分割模塊識別并區分存在空間投影重疊的胞體區域，并為使用者提供友好方便的用戶偏好設置，最終提供穩定準確的神經元胞體自動識別結果。

技術領域

本發明涉及生物圖像處理領域，具體涉及一種基于熒光視頻的神經元胞體自動識別系統。

背景技術

熒光成像是當前神經科學領域研究神經元群體動力學行為的主要手段之一。在使用熒光顯微鏡采集到神經元的熒光視頻后，研究者們通過辨識神經元的胞體，提取胞體的信號曲線，進而對神經元的個體及群體動力學行為進行分析。然而，目前經典的神經元胞體自動識別系統仍容易受到熒光視頻的信噪比、顯微鏡成像時的深度分辨率的影響，所得到的自動識別結果仍會出現較多的胞體漏識別、錯識別情況，這往往需要研究者們對胞體自動識別結果進行較大量的手工校正，從而導致高額的人力成本和時間成本。近年來也有一些基于人工智能的神經元胞體自動識別系統，但是這些系統往往需要大量的人工標簽才能得到較良好的胞體識別效果，同樣存在高額的人力成本。除此之外，這些系統存在沒有充分顯式利用先驗知識，自動識別方法在不同數據集上泛化性較差、缺乏可解釋性等問題。

發明內容

為了有效解決熒光視頻中胞體自動識別結果漏識別、錯識別的問題，本發明公開一種基于熒光視頻的神經元胞體自動識別系統，用于減少神經元胞體自動識別算法對熒光視頻高信噪比的依賴，同時區分由于顯微鏡成像深度分辨率不足導致的具有空間投影重疊的胞體區域，尤其是為研究者提供了友好方便的用戶偏好設置，提供了穩定準確的神經元胞體自動識別結果。

本發明提供的技術方案如下：一種基于熒光視頻的神經元胞體自動識別系統，由構造視頻模塊Z₁、胞體識別分割模塊Z₂和用戶偏好設置模塊Z₃組成。

為了減少神經元胞體識別算法對輸入的熒光視頻的高信噪比依賴，提高神經元胞體自動識別系統的泛化能力，本發明提供了構造視頻模塊Z₁，構造視頻模塊Z₁的輸入是熒光視頻V₀[X，Y，T₀]，輸出為視頻重構后的構造視頻V[X，Y，T]，其中，視頻重構由視頻隨機打亂模塊Z₁₁、信號非線性歸一化放大器Z₁₂和特征整合模塊Z₁₃組成，且符號V[X，Y，T]表示為視頻V的寬度、高度和時間長度分別為X，Y和T，下述的表示均相同。Z₁的具體步驟如下：

(1)、視頻隨機打亂模塊Z₁₁將雙光子熒光視頻V₀[X，Y，T₀]在時間方向隨機打亂K次，作為優選的，隨機打亂算法采用的是不重復的重排采樣，進而生成隨機打亂熒光視頻并輸出到信號非線性歸一化放大器Z₁₂，由于神經元胞體區域的活動信號在隨機打亂前后的變化大于背景噪聲區域活動信號隨機打亂前后的變化，因此通過對熒光視頻進行隨機打亂能更容易將胞體區域和背景噪聲區域區分開。