文档介绍：摘要成体神经元干细胞是藏匿于成体神经系统某些部位中的一些细胞,这些细胞具有良好的可塑性,可以通过基因工程或细胞工程等当代高新技术将之进行人工改造,使其发育成为能够对神经损伤特别是中枢神经损伤进行替代治疗的工具。如何找出神经元干细胞的这种自然的分裂、增殖规律,从而能够利用特定的神经元干细胞的祖细胞,人工培植出所需要的具有特定功能的神经器官,在医学角度上以移植的方式救治神经方面的患者,越来越成为当今世界上的研究难点和热点问题。借助计算机在数字图像的成像分析技术和在信号与信息的高速处理技术等方面具有的高性能,对神经元干细胞进行追踪,其研究目前属于起步阶段。本课题以技术大学的所采集的神经元干细胞序列图像作为图像源,以大学图像分析中心的和所发展的以源点作为区域表象的基于区域的全自动水线分割惴ㄎ;。杓屏艘个分割与追踪系统。该系统的特点是在追踪过程中结合了多项分割技术以保证追踪结果的正确性。研究的主要内容和创新点如下:攵匀远叻指钏惴ǘ杂谠谌远上窆讨校捎诮咕喾⑸变而采集的图像分割效果差的不足,通过研究和分析基于等值面的方程和几何蛇算法,,针对神经元干细胞数字图像的特点,提出了应用到该课题中的基于等值面的几何蛇模型的分割算法。等值面方法由于其计算量复杂在图像处理方面应用很少,几何蛇模型的研究在国内的开展的也不多,本文在把二者结合应用方面进行了一定的探索。最终实验结果表明该算法对于该类图像能够有效地捕捉图像中所有目标,完成分割目的。攵缘币恢⊥枷袼南赴慷啵至押罅礁鲎酉赴涞木嗬胗其它非分裂细胞之间的距离小于所设定的距离门限时,需要对其进行进一步的处理和识别这一问题,提出了一种能够精确提取分裂子细胞轮廓信息的分割算法。该方法采用了基于最大熵的模糊阈值分割方法,并应用遗传算法确定最大模糊熵准则下的最优参数。然后利用加权距离变换,区域标注和形态神经元干细胞序列图像分割与追踪系统的研究和
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学运算,实现了对分割结果中的于扰区域的吞没,以及对于分割图中欠分割目标的分离。最后对模糊分割后的目标轮廓的撸岢隽艘恢中碌平滑方法。实验结果表明对于面积在个像素左右,边缘模糊的微小目标,本算法对其轮廓的提取基本上能够达到人类视觉模糊提取的效果。在对微小目标形状信息的精确提取方面,该算法为微小目标的进一步识别和匹配奠定了基础。捎谠谧纷僦谐鱿值拇砦蟠蠖嗍抢醋杂诜指睿A吮苊庾纷俟讨杏于分割出现的错误保持到最后,本文还开发了一个人机交互软件。该软件能够实现对图像的调用、分割错误的修改、删除,对修改后图像的保存,在修改后的分割图像插入到序列图像之后,追踪仍能继续进行,还能允许操作者以人机交互方式自由察看追踪图、分割图和原灰度图序列中任何一帧图像。该软件具有操作灵活的特点,能够有效、及时地干预和纠正在分割和追踪过程中出现的错误。捎谙赴硕谡迳铣氏殖龅姆枪媛尚裕谧纷俟讨校凑崭上胞运动具有不同的生命运动特征,把干细胞分为惰性细胞,分裂细胞,活跃细胞三种类型以探索式进行追踪。应用布朗运动的模型实现了对细胞运动参数的估计。在前向追踪结束后,一种特殊的后向跟踪实现了对于细胞互换及静态细胞等问题的处理。用细胞运动轨迹图显示了系统的处理结果。通过人类视觉观察,追踪结果正确的正确率达ァ4庸旒M嫉拿杌嬷锌梢钥出,干细胞的运动轨迹具有非平滑性,呈现出粒子运动的特性,进一步证明了用布朗运动模型拟合其运动轨迹的正确性,并进一步说明了干细胞运动目标的识别和跟踪与雷达信号的识别和跟踪具有很大的不同。综上所述,论文对于神经元干细胞序列图像的分割与追踪系统进行了深入的研究,仿真实验证实本文所设计的系统能够获得好的追踪结果。关键词:神经元干细胞;序列图像;分割;追踪;系统哈尔滨工程大学博士学位论文
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哈尔滨工程大学学位论文原创性声明作者┳:衽唐日期:删闟月嗜本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
第滦髀神经元干细胞研究的历史背景和意义于细胞的发现是上世纪术期生命科学领域中具有划时代意义的重大进展。干细胞是一群尚未完全分化的细胞,同时具有分裂增殖成另一个与本身完全相同的细胞,以及分化成为多种特