一种基于视频帧处理的细胞追踪分析方法与系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于视频帧处理的细胞追踪分析方法与系统，旨在提供一种高效

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频帧处理的细胞追踪分析方法与系统


[0001]本专利技术涉及一种追踪分析领域，特别涉及基于视频帧处理的细胞追踪分析方法与系统
。

技术介绍

[0002]在细胞生物学
、
药物研发以及医学诊断等领域，细胞运动轨迹分析是一项重要且具有挑战性的任务
。
细胞运动轨迹的分析有助于深入理解细胞的生物学行为
、
药物对细胞的影响，以及疾病的发展机制
。
然而，传统的细胞追踪方法往往依赖于手工操作或者仅仅关注少数细胞，导致效率低下且可能引入主观误差
。
[0003]随着图像处理
、
计算机视觉和机器学习技术的不断发展，基于视频帧处理的细胞追踪分析方法逐渐成为一种研究热点
。
这种方法能够实现对大量细胞的自动追踪和运动轨迹分析，从而在细胞行为研究和药物筛选中发挥重要作用
。
[0004]然而，现有的基于视频帧处理的细胞追踪方法仍面临一些挑战
。
例如，细胞在图像中可能存在复杂的形态变化
、
遮挡以及图像噪声，这些因素会影响细胞的精确定位和追踪
。
此外，细胞之间的相互作用以及在长时间内的追踪也可能引入误差
。
因此，需要一种高效
、
准确的细胞追踪分析方法与系统，能够克服这些挑战，实现自动化的细胞运动轨迹分析
。
[0005]本专利技术的目的是在现有技术的基础上，提供一种创新的基于视频帧处理的细胞追踪分析方法与系统，以高效
、
准确地实现大规模细胞运动轨迹的自动化分析，为细胞动力学研究
、
药物筛选和医学诊断等领域提供一种高效的分析工具
。

技术实现思路

[0006]针对传统的细胞追踪方法往往依赖于手工操作或者仅仅关注少数细胞，导致效率低下且可能引入主观误差等问题，本专利技术提出了一种基于视频帧处理的细胞追踪分析方法与系统，结合了细胞目标检测与定位
、
细胞运动轨迹追踪技术，有助于深入理解细胞的生物学行为
、
药物对细胞的影响，以及疾病的发展机制
。
[0007]本专利技术的技术方案为：基于视频帧处理的细胞追踪分析方法与系统，其设计流程如下：首先对视频帧进行采集，使用高速摄像设备连续采集细胞运动的视频序列；然后对采集到的图像进行处理，对采集到的视频帧进行去噪
、
增强
、
背景减除等预处理操作；接着进行细胞的目标检测与定位，运动目标检测算法，识别每一帧的细胞位置，形成目标区域；最后，进行细胞运动轨迹追踪，利用细胞区域在连续帧之间的变化，通过运动轨迹分析算法实现细胞的自动追踪
。
[0008]作为优选的基于视频帧处理的细胞追踪分析方法与系统，通过视频帧采集
、
图像处理
、
细胞目标检测与定位
、
细胞运动轨迹追踪步骤，实现对细胞运动轨迹的自动化分析，包括视频采集设备
、
图像处理单元
、
目标检测单元
、
轨迹追踪单元
、
数据存储模块和用户界面模块
。
[0009]作为优选的视频采集设备模块，用于连续采集细胞运动的视频序列
。
视频采集设
备具有高帧率和高分辨率，满足捕捉细胞运动的快速变化
。
视频采集设备使用图像传输接口，将采集到的视频帧传输到图像处理单元，并且视频采集设备模块配备触发和同步机制，以便在特定条件下开始或停止视频采集
。
[0010]作为优选的图像处理单元，对采集到的视频帧进行去噪
、
增强
、
背景减除等预处理操作
。
首先采用中值滤波
、
高斯滤波去噪技术，降低噪声的影响；然后采用直方图均衡化
、
对比度拉伸进行图像增强；接着从图像中剥离背景，突出细胞的特征；应用
Canny
算子边缘检测算法，以检测图像中的边缘特征；二值化，将图像转换为黑白图像，通过阈值分割将细胞区域与背景分离；使用腐蚀
、
膨胀
、
开运算
、
闭运算等形态学操作，来处理细胞区域，填充空洞
、
消除小噪点，使细胞边界更加平滑
。
[0011]作为优选的细胞目标检测与定位模块，首先选择目标检测算法进行特征提取，使用基于深度学习的目标检测器，对视频帧中的每一帧进行分析，提取出与细胞相关的特征，包括边缘
、
纹理
、
颜色等
。
然后进行细胞区域分割，根据提取的特征，使用目标检测算法生成一组候选区域，这些区域包含细胞目标
。
接着，对生成的候选区域进行基于区域内的特征与上下文信息评分，判断这些区域是否为细胞目标
。
最后，根据评分，选择具有较高得分的候选区域，作为细胞目标的定位信息
。
[0012]作为优选的细胞运动轨迹追踪模块，首先进行初始化轨迹生成，在视频序列的起始帧，根据之前的目标检测与定位结果，为每个细胞生成初始轨迹；然后进行运动预测，基于细胞在前一帧的位置，使用线性预测运动模型来预测细胞在当前帧的位置；接着进行运动更新，根据实际的目标检测结果，将预测位置与实际位置进行比较，计算运动的差异，并进行位置的校正；然后进行关联匹配，在连续帧之间，使用卡尔曼滤波关联算法将细胞在不同帧之间建立起关联，以确保正确匹配同一细胞；最后进行轨迹维护与分析，在处理过程中，维护每个细胞的运动轨迹，更新每个细胞的位置信息和运动状态，并根据获得的细胞运动轨迹数据，进行运动路径
、
速度等分析
。
[0013]本专利技术的有益效果在于：本专利技术涉及的基于视频帧处理的细胞追踪分析方法与系统，在细胞运动轨迹分析领域具有多方面的有益效果，为细胞动力学研究
、
药物筛选以及医学诊断等领域提供了高效
、
准确的分析工具
。
本系统通过结合视频帧处理技术和目标追踪算法，能够自动识别
、
定位和追踪大量细胞的运动轨迹，极大地提高了分析的效率
。
相较于传统的手工操作，系统能够在短时间内处理大量数据，减轻了繁重的人工劳动
。
本系统适用于处理大规模视频序列，可以同时追踪多个细胞的运动，实现高通量数据分析
。
另外，本系统可用于药物筛选，评估药物对细胞运动和行为的影响，为药物研发提供关键信息
。
附图说明
[0014]图1为本专利技术基于视频帧处理的细胞追踪分析方法与系统的一个实施例流程图；
[0015]图2为本专利技术基于视频帧处理的细胞追踪分析方法与系统的系统架构图；
[0016]图3为本专利技术基于视频帧处理的细胞追踪分析方法与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于视频帧处理的细胞追踪分析方法，其特征在于：通过视频帧采集
、
图像处理
、
细胞目标检测与定位
、
细胞运动轨迹追踪步骤，实现对细胞运动轨迹的自动化分析；其流程如下：首先对视频帧进行采集，使用高速摄像设备连续采集细胞运动的视频序列；然后对采集到的图像进行处理，对采集到的视频帧进行去噪
、
增强
、
背景减除等预处理操作；接着进行细胞的目标检测与定位，使用运动目标检测算法，识别每一帧的细胞位置，形成目标区域；最后，进行细胞运动轨迹追踪，利用细胞区域在连续帧之间的变化，通过运动轨迹分析算法实现细胞的自动追踪
。2.
一种基于视频帧处理的细胞追踪分析系统，其特征在于：包括视频采集设备
、
图像处理单元
、
目标检测单元
、
轨迹追踪单元
、
数据存储模块和用户界面模块
。3.
根据权利要求2所述的基于视频帧处理的细胞追踪分析系统，其特征在于：所述的视频采集设备模块，用于连续采集细胞运动的视频序列
。4.
根据权利要求3所述的基于视频帧处理的细胞追踪分析系统，其特征在于：视频采集设备，具有高帧率和高分辨率，满足捕捉细胞运动的快速变化；视频采集设备使用图像传输接口，将采集到的视频帧传输到图像处理单元，并且视频采集设备模块配备触发和同步机制，以便在特定条件下开始或停止视频采集
。5.
根据权利要求2所述的基于视频帧处理的细胞追踪分析系统，其特征在于：所述的图像处理操作，对采集到的视频帧进行去噪
、
增强
、
背景减除等预处理操作
。6.
根据权利要求5所述的基于视频帧处理的细胞追踪分析系统，其特征在于：图像处理操作，首先采用中值滤波
、
高斯滤波去噪技术，降低噪声的影响；然后采用直方图均衡化
、
对比度拉伸进行图像增强；接着从图像中剥离背景，突出细胞的特征；应用
Canny
...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭少淇，武星，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：