【摘要】：提出細胞顯微圖像的自動分割方法,重點解決重疊細胞之間的分割難題.對原始圖像進行二值化,提取每個連通區(qū)域的多個形狀特征并應(yīng)用支持向量機(SVM)進行測試,區(qū)分單個與重疊細胞.運用瓶頸檢測尋找分離點對分割重疊細胞.基于細胞的橢圓或圓形結(jié)構(gòu),對分割后的邊緣,應(yīng)用改進的橢圓擬合法進行修正,修正后的細胞區(qū)域能夠有效地反映重疊在一起的細胞的真實形狀.對新生成的封閉區(qū)域進行循環(huán)檢測,直至所有重疊細胞分割完畢.實驗結(jié)果表明,相較于多種現(xiàn)有的細胞分割方法,采用該算法能夠更有效地抑制過分割和欠分割,分割準確率、敏感度和特異度高.
[Abstract]:The method of automatic segmentation of the microimages of the cells is proposed, and the problem of the segmentation between the overlapping cells is mainly solved. The original image is binarized, a plurality of shape features of each connected region are extracted, and a support vector machine (SVM) is applied for testing to distinguish single and overlapping cells. The method of bottleneck detection is used to find the separation point pair to separate the overlapping cells. Based on the elliptical or circular structure of the cell, the modified elliptical quasi-legal modification is applied to the segmented edge, and the modified cell region can effectively reflect the true shape of the cells that overlap together. The newly generated closed region is subjected to cyclic detection until all overlapping cells are segmented. The experimental results show that the method can more effectively inhibit the over-segmentation and under-segmentation, the segmentation accuracy, the sensitivity and the specificity compared with a variety of existing cell segmentation methods.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;湖南科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;中南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程研究所;勝利石油管理局濱南醫(yī)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61379107,61172184,61174210,61402539) 教育部“新世紀優(yōu)秀人才支持計劃”資助項目(NCET-13-0603) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金資助項目(20130162110016) 湖南省科技基本建設(shè)項目(20131199) 湖南省科技計劃資助項目(2015RS4008) 湖南省自然科學(xué)基金資助項目(2015JJ4061,2017JJ3091) 中南大學(xué)中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(2014ZZTS053) 湖南省研究生科研創(chuàng)新資助項目(CX2014B052)
【分類號】：TP391.41;TP18

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本文編號：2456529