[发明专利]模式生物图像采集数字化形状提取重构方法

说明书

本发明提供一种模式生物图像采集数字化形状提取重构方法，属于生物图像处理分析技术领域，该方法是将培养有模式生物的培养皿通过数码显微镜进行观察并拍摄视频数据；由图像处理算法对模式生物视频图像数据进行处理：对模式生物视频进行每一帧图像的提取；对每一帧图像进行平滑处理，去除噪声像素点的干扰；对平滑处理后的每一帧图像进行自适应的图像分割阈值选取，并对图像进行二值化处理；每一帧图像对分割出的模式生物进行模式生物身体主干提取，用于表示模式生物的形状；对提取出的模式生物主干形状进行数学表示；每一帧图像得到的数学表示的模式生物主干形状，在时间轴上的分布堆叠构成模式生物的运动行为分析模型。

技术领域

本发明涉及生物图像处理分析技术领域，具体地说是一种模式生物图像采集数字化形状提取重构方法。

背景技术

秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）简称线虫，是应用非常多的模式动物，它体积小，身长约1毫米，易于培养。普通的秀丽隐杆线虫在实验室中20°C的培养环境下，平均寿命约为二、三周，发育时间约为三天。1974年Brenner选择使用秀丽隐杆线虫作为模式生物来研究发育及神经科学的问题。许多使用线虫进行的高通量筛选工作中都用到了图像采集以及图像处理。在高通量筛选实验中产出的图像数据远远超出了人工检查分析的能力，使得科研人员要借助于图像处理工具。在生物实验中图像处理的目的就是利用先进的计算机科学技术、分析方法处理大规模的生物图像数据，为解决生物学问题提供帮助。

发明内容

本发明的技术任务是解决现有技术的不足，提供一种模式生物图像采集数字化形状提取重构方法。

本发明的技术方案是按以下方式实现的，该模式生物图像采集数字化形状提取重构方法包括：

将培养有模式生物的培养皿通过数码显微镜进行观察并拍摄视频数据；由图像处理算法对模式生物视频图像数据进行处理：

对模式生物视频进行每一帧图像的提取；

对每一帧图像进行平滑处理，去除噪声像素点的干扰；对平滑处理后的每一帧图像进行自适应的图像分割阈值选取，并对图像进行二值化处理；

每一帧图像对分割出的模式生物进行模式生物身体主干提取，用于表示模式生物的形状；

对提取出的模式生物主干形状进行数学表示；

每一帧图像得到的数学表示的模式生物主干形状，在时间轴上的分布堆叠构成模式生物的运动行为分析模型。

模式生物选用线虫。

消除图像旋转角度的改变因素后，用数学化向量表示的模式生物主干形状。

该方法的具体步骤包括：

（1）将培养有模式生物的培养皿通过数码显微镜进行观察并拍摄视频数据；读入模式生物实验视频，并提取视频中的每一帧图片；

（2）将图片内的区域转换为二值图，使用最大类间方差法确定转换阀值。使用面积阀值，面积阀值设为模式生物平均面积的一半，将识别出的前景物体中小的干扰物过滤掉；

（3）在所有模式生物中通过面积阀值，面积阀值设为模式生物平均面积的一点五倍，识别所有的单体模式生物；

（4）提取每个单体模式生物的主干；

提取主干的方法，是通过逐步去掉模式生物体的外层像素点，直到最终只保留宽度为一个像素点的主干为止；这条主干是一条曲线，表示了线虫当前状态的形状；

（5）计算每个单体模式生物的形状；

计算方法：

a.对于上步骤得到的模式生物的主干曲线，首先将主干这条曲线按照长度等分为相同弧长的60份；