【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理领域，具体涉及一种用于线粒体的荧光图像分割方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、线粒体作为细胞内的重要细胞器，对于细胞的能量代谢、细胞死亡和细胞信号传导等关键生理过程起着至关重要的作用，随着生物医学研究的深入，对线粒体形态和数量的定量分析需求日益增长。
2、现有的分割技术如基于阈值的分割，例如公开号为cn117934516a的中国专利申请，提出一种线粒体荧光图像自动分割方法及系统，包括：获取线粒体荧光图像；对每个像素点构建局部区域；根据每个像素点的局部区域内像素点的数量及灰度值，获得每个像素点的局部聚集程度；对每个像素点的局部区域获取邻域区域；根据每个像素点的局部区域及邻域区域的灰度值，以及每个像素点与邻域区域内像素点的分布，获得每个像素点的局部聚集程度的调整系数；根据每个像素点的局部聚集程度、局部聚集程度的调整系数，获得每个像素点的综合密集程度，对线粒体荧光图像进行局部阈值分割。
3、然而，上述现有技术中通过结合局部特征分析和聚类技术对线粒体进行分割，但对于边界不明显或弱荧光的线粒体，分割...
【技术保护点】
1.一种用于线粒体的荧光图像分割方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一关注区域内确定第一系数包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述梯度信息生成所述线粒体的初始轮廓包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取偏差值最小的标准轮廓作为所述线粒体的第一轮廓包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，计算每个所述候选点的损失值包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，生成第二轮廓包括以下
...
【技术特征摘要】
1.一种用于线粒体的荧光图像分割方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一关注区域内确定第一系数包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述梯度信息生成所述线粒体的初始轮廓包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取偏差值最小的标准轮廓作为所述线粒体的第一轮廓包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，计算每个所述候选点的损失值包括以...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓宇，刘泳瀚，李超越，郝峻烽，杨清清，陈勇明，
申请(专利权)人：广东医科大学附属医院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。