本文關(guān)鍵詞：面向自動(dòng)化去核的視覺檢測關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：細(xì)胞去核是實(shí)現(xiàn)體細(xì)胞克隆的關(guān)鍵技術(shù)。隨著體細(xì)胞克隆操作逐步走向批量化,自動(dòng)化細(xì)胞去核技術(shù)已經(jīng)成為發(fā)展趨勢,而高效的視覺檢測是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化去核的基礎(chǔ)。針對(duì)自動(dòng)化去核面臨的主要問題:卵母細(xì)胞極體定位和細(xì)胞彈性測量,論文對(duì)其中的視覺檢測方法進(jìn)行了深入的研究。本文的主要工作包括:(1)本文提出了基于學(xué)習(xí)和預(yù)測的細(xì)胞極體檢測方法。一方面,改進(jìn)了特征提取算法,再利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)提取的特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,產(chǎn)生高精度的分類器,提高了細(xì)胞極體檢測的成功率;另一方面,通過對(duì)細(xì)胞質(zhì)輪廓的曲率進(jìn)行檢測,預(yù)測出細(xì)胞極體可能存在的位置,縮小了檢測范圍,提高了檢測方法的效率。本文利用豬卵母細(xì)胞和小鼠卵母細(xì)胞進(jìn)行極體檢測實(shí)驗(yàn),表明對(duì)于不同類型的極體檢測準(zhǔn)確率可達(dá)96%。(2)本文針對(duì)細(xì)胞彈性測量的需要,提出了亞像素級(jí)細(xì)胞輪廓檢測方法。首先,對(duì)顯微圖像使用像素級(jí)粗檢測,獲得細(xì)胞輪廓。然后,根據(jù)粗檢測的結(jié)果,以細(xì)胞輪廓的整數(shù)級(jí)像素點(diǎn)為中心,提取鄰域圖像。在鄰域圖像上,計(jì)算像素點(diǎn)的梯度值,確定擬合方向,根據(jù)擬合方向,進(jìn)行多項(xiàng)式擬合。最后,根據(jù)擬合的多項(xiàng)式曲線,調(diào)整細(xì)胞輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)位置,獲得亞像素級(jí)細(xì)胞輪廓。本文提出了亞像素級(jí)細(xì)胞輪廓檢測方法,相比于像素級(jí)檢測方法,具有更高精度。(3)本文面向自動(dòng)化去核,對(duì)視覺檢測關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的研究。設(shè)計(jì)并搭建了基于Compact RIO的微操作機(jī)器人系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了基于亞像素級(jí)細(xì)胞輪廓檢測的細(xì)胞彈性測量、自動(dòng)化細(xì)胞撥動(dòng)和自動(dòng)化極體檢測,通過大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了極體檢測方法和亞像素級(jí)細(xì)胞輪廓檢測的有效性,提高了卵母細(xì)胞去核的自動(dòng)化水平。
【關(guān)鍵詞】：微操作機(jī)器人 極體檢測 亞像素 自動(dòng)化去核
【學(xué)位授予單位】：南開大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：Q813;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-19
• 第一節(jié) 面向自動(dòng)化去核的視覺檢測方法的研究背景9-10
• 第二節(jié) 面向自動(dòng)化去核的視覺檢測方法的研究現(xiàn)狀10-16
• 1.2.1 顯微操作系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 細(xì)胞極體檢測方法的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 輪廓檢測方法的研究現(xiàn)狀14-16
• 第三節(jié) 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排16-19
• 1.3.1 本文的主要研究內(nèi)容16-17
• 1.3.2 本文的章節(jié)安排17-19
• 第二章 基于學(xué)習(xí)和預(yù)測的細(xì)胞極體檢測方法19-33
• 第一節(jié) 極體檢測方法流程19-21
• 第二節(jié) 基于學(xué)習(xí)的極體存在判定方法21-24
• 2.2.1 改進(jìn)的HOG算法21-23
• 2.2.2 基于SVM算法的極體存在判定23-24
• 第三節(jié) 極體位置預(yù)測24-25
• 第四節(jié) 極體位置檢測25-26
• 第五節(jié) 細(xì)胞極體檢測實(shí)驗(yàn)26-31
• 2.3.1 樣本庫的建立26
• 2.3.2 HOG特征參數(shù)選擇26-28
• 2.3.3 PCA參數(shù)的選擇28
• 2.3.4 極體位置預(yù)測結(jié)果28-30
• 2.3.5 極體檢測結(jié)果30-31
• 第六節(jié) 本章小結(jié)31-33
• 第三章 亞像素級(jí)細(xì)胞輪廓檢測方法33-43
• 第一節(jié) 亞像素級(jí)細(xì)胞輪廓檢測流程33-36
• 3.1.1 粗檢測34-35
• 3.1.2 亞像素級(jí)檢測35-36
• 第二節(jié) 亞像素級(jí)細(xì)胞輪廓檢測方法36-38
• 3.2.1 擬合方向的確定36-37
• 3.2.2 二次曲線的擬合37-38
• 第三節(jié) 亞像素級(jí)細(xì)胞輪廓檢測實(shí)驗(yàn)38-42
• 第四節(jié) 本章小結(jié)42-43
• 第四章 面向自動(dòng)化去核的視覺檢測實(shí)驗(yàn)43-59
• 第一節(jié) 基于COMPACTRIO的微操作機(jī)器人系統(tǒng)43-49
• 4.1.1 基于CompactRIO的微操作機(jī)器人系統(tǒng)的硬件平臺(tái)構(gòu)建43-46
• 4.1.2 基于Labview的可視化軟件平臺(tái)46-49
• 第二節(jié) 基于亞像素級(jí)細(xì)胞輪廓檢測的細(xì)胞彈性測量49-52
• 4.2.1 細(xì)胞彈性測量實(shí)驗(yàn)流程49-50
• 4.2.2 亞像素級(jí)細(xì)胞輪廓檢測在細(xì)胞彈性測量實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用50-52
• 第三節(jié) 細(xì)胞極體檢測在自動(dòng)化去核中的應(yīng)用52-58
• 4.3.1 自動(dòng)化細(xì)胞撥動(dòng)方法52-56
• 4.3.2 面向自動(dòng)化去核的細(xì)胞撥動(dòng)實(shí)驗(yàn)56-58
• 第四節(jié) 本章小結(jié)58-59
• 第五章 總結(jié)與展望59-62
• 第一節(jié) 總結(jié)59-60
• 第二節(jié) 展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 致謝65-66
• 個(gè)人簡歷、學(xué)術(shù)論文和研究成果66

  本文關(guān)鍵詞：面向自動(dòng)化去核的視覺檢測關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：427202