內(nèi)皮細(xì)胞分割方法研究及分割軟件設(shè)計(jì).pdf

1、內(nèi)皮細(xì)胞是包括動(dòng)脈硬化在內(nèi)的多種疾病的發(fā)病機(jī)理研究以及相應(yīng)防治藥物研究的重要研究對(duì)象。隨著相關(guān)研究對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果量化程度要求的不斷提高，對(duì)于實(shí)驗(yàn)中內(nèi)皮細(xì)胞顯微圖像的分析已不僅僅限于肉眼的形態(tài)學(xué)觀察等定性的方式，而希望獲得更加客觀和準(zhǔn)確的定量結(jié)果。為了通過計(jì)算機(jī)輔助分析或計(jì)算機(jī)全自動(dòng)分析等方式來獲得所需的定量結(jié)果，對(duì)內(nèi)皮細(xì)胞顯微圖像的分割方法進(jìn)行研究，具有理論意義與直接的應(yīng)用價(jià)值。
　　論文根據(jù)內(nèi)皮細(xì)胞顯微圖像分割過程所要求的人工參與程

2、度的不同而給出了三類內(nèi)皮細(xì)胞分割方法：手動(dòng)分割法、自動(dòng)分割法、半自動(dòng)分割法。
　　手動(dòng)分割方法完全依賴于用戶對(duì)分割過程進(jìn)行操作與控制，并根據(jù)其視覺判斷來評(píng)價(jià)分割結(jié)果是否達(dá)到了滿意的程度，以逐個(gè)提取感興趣的細(xì)胞區(qū)域。在手動(dòng)分割方法中主要使用了單獨(dú)針對(duì)某個(gè)感興趣區(qū)域的閾值分割方法來實(shí)現(xiàn)單個(gè)細(xì)胞的分割，并通過合理的界面操作方式設(shè)計(jì)來盡量降低操作的勞動(dòng)強(qiáng)度。
　　半自動(dòng)分割方法采用基于局部容差的區(qū)域生長(zhǎng)和基于全局容差的區(qū)域搜索法，通

3、過選定區(qū)域生長(zhǎng)的種子點(diǎn)，進(jìn)行四連通的區(qū)域生長(zhǎng)，根據(jù)用戶設(shè)定的局部容差作為生長(zhǎng)終止條件，然后根據(jù)區(qū)域灰度分布的相似性準(zhǔn)則查找滿足全局容差范圍內(nèi)的細(xì)胞區(qū)域。
　　自動(dòng)分割方法首先利用形態(tài)學(xué)圖像重建濾波和直方圖均衡化來對(duì)低對(duì)比度的內(nèi)皮細(xì)胞圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后利用自適應(yīng)閾值分割作為粗分割，結(jié)合形態(tài)學(xué)膨脹與腐蝕操作來構(gòu)建細(xì)胞區(qū)域以及背景區(qū)域的標(biāo)記點(diǎn)，最后利用標(biāo)記點(diǎn)控制的分水嶺分割算法完成分割，以避免過分割的發(fā)生。
　　以上分割方法均在

4、實(shí)際圖像上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明方法各自對(duì)于某些類型的實(shí)際圖像均能進(jìn)行有效分割。
　　利用OpenCV圖像處理庫(kù)，在Visual C--2005中實(shí)現(xiàn)了以上分割算法，并設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了內(nèi)皮細(xì)胞顯微圖像分割軟件。通過該軟件，用戶可適當(dāng)選擇或組合手動(dòng)分割、半自動(dòng)分割和自動(dòng)分割等方法，從而在獲得所需準(zhǔn)確度的分割結(jié)果的同時(shí)，盡可能地減輕人工勞動(dòng)強(qiáng)度。該軟件不但可用于內(nèi)皮細(xì)胞顯微圖像的分割，也為其他類型的顯微圖像分割提供了一個(gè)良好的基礎(chǔ)和若干