基于拓扑约束和匈牙利算法的高密度细胞追踪方法技术

本发明专利技术提供的是一种基于拓扑约束和匈牙利算法的高密度细胞追踪方法。（１）、采用水平集算法与局部灰度阈值法相结合的图像分割方法对细胞图像序列进行分割，并对每一帧分割后的细胞初始标号；（２）、对第ｋ帧中的任意待匹配细胞根据距离限制在ｋ＋１帧中建立追踪的搜索区域，将区域中的细胞列为候选细胞；（３）、建立系数矩阵Ｑ。若ｋ＋１帧中细胞ｊ是第ｋ帧中细胞ｉ的候选细胞，则根据拓扑约束进行数据关联计算其相似度Ｑｉｊ，否则将其相似度赋一较大值。（４）、利用匈牙利算法对系数矩阵进行变换，找出独立零元素，其行列代表的细胞相匹配；（５）、找出矩阵变换后没有独立零元素的行列，对其所对应的细胞分别进行考虑；（６）、将ｋ加１，跳到第２步，重复进行，直到图像序列的最后一帧。本发明专利技术能实现较高效率的细胞追踪。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的是一种细胞运动分析方法，具体地说是一种采用拓扑约束和匈牙利 算法相结合的方法实现高密度细胞追踪。
技术介绍
细胞运动分析通常是对目标细胞进行追踪，得到细胞的运动速度、位移、轨迹等信 息，在细胞行为、药物和疾病的研究中是至关重要的。我们对一个目标细胞进行详细和准 确的追踪，特别是对大量细胞进行追踪时，要尽量避免其他细胞的干扰，这是细胞追踪的难 点，也是近些年细胞追踪的研究热点。本专利技术提到的追踪方法是基于拓扑约束和匈牙利算法相结合的追踪方法，是一 种基于分割的追踪方法。基于图论的细胞追踪方法是张乐林等人2007年在Proceedings of the 7thIEEE International Conference on BIBE 发表的论文Graph Theory Application in Cellnuleus Segmentation,Tracking and Identification胞追踪方法。该方法利用图模型描述细胞之间的拓扑关系，将分割图像中追踪细胞特征问 题转变为相似结构图之间顶点匹配问题。图论的方法已经证实能够有效的追踪高密度细胞图像，且对于细本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于拓扑约束和匈牙利算法的高密度细胞追踪方法，其特征是：（１）、细胞分割：采用水平集算法与局部灰度阈值法相结合的序列细胞图像分割方法进行分割，然后将图像每一帧分割后的细胞初始标号，将第ｋ帧中标号为ｉ的细胞记录为Ｒ（ｋ，ｉ）；（２）、候选细胞的选取：对第ｋ帧中的任意待匹配细胞Ｒ（ｋ，ｉ）根据距离限制在ｋ＋１帧中建立追踪的搜索区域，将区域中的细胞列为候选细胞；（３）、系数矩阵的构建：①若第ｋ＋１帧中细胞Ｒ（ｋ＋１，ｊ）是第ｋ帧待匹配细胞Ｒ（ｋ，ｉ）的候选细胞，则根据下式进行数据关联计算其相似程度Ｑ↓［ｉｊ］，Ｑ↓［ｉｊ］＝Ｑ↓［Ｄｉｓｔ］（Ｒ（ｋ，ｉ），Ｒ（ｋ＋１，ｊ））.Ｑ↓［ＳＳＮ］（Ｒ（...

【技术特征摘要】
1.一种基于拓扑约束和匈牙利算法的高密度细胞追踪方法，其特征是(1)、细胞分割采用水平集算法与局部灰度阈值法相结合的序列细胞图像分割方法进 行分割，然后将图像每一帧分割后的细胞初始标号，将第k帧中标号为i的细胞记录为R(k， i)；O)、候选细胞的选取对第k帧中的任意待匹配细胞R(k，i)根据距离限制在k+1帧中 建立追踪的搜索区域，将区域中的细胞列为候选细胞；(3)、系数矩阵的构建①若第k+Ι帧中细胞R(k+1，j)是第k帧待匹配细胞R(k，i)的候选细胞，则根据下式 进行数据关联计算其相似程度Aj，2.在权利要求1所述的基于拓扑约束和匈牙利算法的高密度细胞追踪方法的特征中， 其中所述的未匹配细胞的具体分析方法为①丢失的细胞找出没有独立0元素的行i，表示该行所代表的细胞R(k，i)在第k+1 帧中没有找到与之相匹配的细胞，若该细胞不是位于图像边缘的细胞，首先找出该细胞的 候选细胞，如果所有的候选细胞都已经与别的待匹配目标细胞相匹配，则考虑这些已匹配 细胞对之间的关系，根据下面三个判断条件来判断是否是由于欠分割导致该细胞的丢失， 如果满足这些条件则认为是由于该细胞与其邻域细胞在下一帧中欠分割所造成的丢失R(k+1, j). area > 1. 7*R(k, 1). areaabs(fw_angle(R(k, i), R(k, 1))-R(k+1, j). Orientation) < 10 R(k+1, j) MajorAxisLength > 1. 7*R(k, DMajorAxisLen...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤春明，陈立伟，崔颖，许东滨，董莎莎，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：93[中国|哈尔滨]