《顯微鏡圖像棧序列中植物細胞的魯棒追蹤算法研究》是依託湖南大學，由劉敏擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：顯微鏡圖像棧序列中植物細胞的魯棒追蹤算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：劉敏
- 依託單位：湖南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
植物頂端分生組織是植物器官中最重要的部分，植物學家通過共焦雷射掃描顯微鏡來採集其細胞數據並存儲為圖像棧時間序列。開發魯棒追蹤四維（3D+時間）植物細胞及其分裂的算法對獲取關於細胞行為模式的時空測量數據極其重要。由於植物細胞擁有相似的形狀和灰度分布，且具有空間上緊密相連的特殊結構，在成像過程中又存在嚴重的噪聲，圖片還可能被錯位、旋轉或者放縮，這都給同時追蹤所有細胞帶來了巨大挑戰。在本項目提出的追蹤算法中，採用基於局部圖匹配的方法來追蹤細胞，每個細胞與其周圍細胞組成的局部圖的幾何形狀以及拓撲結構被用作匹配的基本特徵。在此基礎上，通過把局部圖歸一化去除位移、旋轉以及放縮因子後再進行匹配，使本項目提出的追蹤算法能成功對抗成像過程中帶入的位移、旋轉及放縮等噪聲。而且，通過引入追蹤算法的反饋來調節分割算法的參數而糾正局部分割錯誤。最後，通過二分圖匹配算法實現四維追蹤片段的重新連線，使追蹤結果達到最優。
結題摘要
開發一種能魯棒追蹤植物細胞及檢測其分裂的算法對獲取植物細胞的行為模式極其重要。本項目提出了基於三角鄰域結構局部圖匹配算法，用圖來描述細胞之間的拓撲結構，提取細胞的相關特徵，包括細胞面積、鄰居細胞方位分布和鄰居細胞數目等信息。利用從構建的三角局部圖中提取的特徵向量來尋找匹配時的種子細胞對，再從種子細胞對開始利用鄰居細胞擴散的方式進行更加全面的追蹤。在此基礎上，通過把三角鄰域局部圖歸一化去除位移、旋轉以及放縮因子後再進行匹配，使得我們的追蹤算法能成功對抗成像過程中帶入的位移、旋轉及放縮等噪聲。同時，通過引入追蹤算法的反饋來調節分割算法的參數而糾正局部分割錯誤，對欠分割和過分割錯誤進行識別和局部修復。最後，基於匈牙利算法並開發了一種能重新連線被噪聲和其他原因中斷的細胞軌跡的算法。該項目成功探索了顯微鏡圖像棧序列中植物細胞的魯棒分割和追蹤問題，基於該項目的研究成果，以第一作者和通訊作者發表SCI論文三篇和會議論文一篇，培養碩士研究生5名，項目研究的部分成果已經被國內外著名大學和研究機構採用。
