【摘要】：為了分割出厚度突然變窄、走向突然轉(zhuǎn)變的基底膜,以輔助病理醫(yī)生診斷遺傳性腎小球疾病,提出了一種基于粒子濾波的透射電鏡(TEM)腎小球基底膜分割方法。依據(jù)粒子濾波的原理,首先手動(dòng)選擇小段基底膜得到初始化的粒子;然后根據(jù)已估計(jì)狀態(tài)的粒子的先驗(yàn)信息,利用動(dòng)態(tài)模型產(chǎn)生下一個(gè)狀態(tài)的粒子集;再?gòu)闹羞x擇滿足約束條件的粒子;并利用似然函數(shù)選出權(quán)重較大的粒子;在連續(xù)狀態(tài)的估計(jì)中,為了分割出厚度突然變窄、走向突然轉(zhuǎn)變的基底膜,結(jié)合了回溯法和重采樣的方法來(lái)更新粒子;隨著多個(gè)連續(xù)狀態(tài)的粒子估計(jì),最終得到基底膜的分割結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果:選擇了6組厚度突然變窄、走向突然轉(zhuǎn)變的腎小球TEM圖像進(jìn)行基底膜分割,Dice相似系數(shù)范圍為0.70~0.85。方法能夠有效分割出厚度突然變窄、走向突然轉(zhuǎn)變的基底膜,得到較為完整的基底膜。
[Abstract]:In order to segment the basement membrane whose thickness suddenly became narrower and which changed suddenly to assist pathologists in the diagnosis of hereditary glomerular diseases, a method of glomerular basement membrane segmentation based on particle filter for transmission electron microscope (TEM) was proposed. According to the principle of particle filter, the initialized particles are obtained by manually selecting the small segments of the substrate membrane, and then the particle set of the next state is generated by using the dynamic model according to the prior information of the particles in the estimated state. Then select the particles that meet the constraint conditions, and use the likelihood function to select the high-weight particles. In the estimation of the continuous state, in order to segment the basement membrane that the thickness suddenly narrows, the substrate changes suddenly. The backtracking method and the resampling method are combined to update the particles, and with the estimation of multiple continuous states, the segmentation results of the substrate membrane are obtained. Results: six groups of glomerular TEM images with suddenly narrow thickness and sudden change were selected to segment the basement membrane in the range of 0.70 ~ 0.85. The method can effectively segment the basement membrane whose thickness suddenly becomes narrower and trending to a sudden change, and obtain a relatively complete basement membrane.
【作者單位】： 南方醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院;南方醫(yī)科大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院電子顯微鏡室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金(61102114);國(guó)家自然科學(xué)基金(61372063)資助
【分類號(hào)】：R692.6

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本文編號(hào)：2159305