[发明专利]蜂窝划分的多帧及原图反馈修正的细胞追踪方法

说明书

技术领域

本发明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与蜂窝区域划分相结合，且用多帧及原图反馈对结果进行修正的细胞追踪方法。

背景技术

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。

目前较为成熟的先进细胞追踪算法有水平集算法(level set)、主动轮廓法(active contour)、均值移动法(Mean Shift)和拓扑约束法等。近年来，在这些较为成熟的追踪算法的基础上结合了卡尔曼滤波器、贝叶斯准则和整数规划等方法，取其各种方法的优点对细胞进行追踪，但都未对追踪结果和分割错误进行修正。其中拓扑约束算法是近几年提出的一种新的追踪效果较好的细胞追踪方法，该方法能够有效的追踪高密度细胞图像序列，且对于细胞的形变不敏感。但该追踪方法对于含有稀疏细胞的图像区域和特殊细胞处理能力不强，以及对细胞图像分割效果依赖性较强。Li(Kang Li，Mei Chen，Takeo Kanade，Cell population tracking and  lineage construction with spatiotemporal  context.in Proc.10th International Conference on Medical  Image Computing and Computer Assisted Intervent ion(MICCAI)2007：295302.)等人提出了多模块追踪系统，此方法综合了多模块的细胞信息，取其各个模块的优势进行裁判，避免了单一方法导致的追踪失败，但此方法不能修正分割错误，而且只是利用相邻帧间各模块的信息融合纠正追踪错误。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够降低对分割效果的依赖性，且能实现较高准确率的细胞追踪方法。

本发明的目的是这样实现的：

首先将细胞序列图像进行分割，然后用区域重叠法追踪惰性细胞，再把每帧图像进行蜂窝划分，建立蜂窝信息存储中心；再应用引入Delaunay三角网的拓扑约束算法结合蜂窝区域对细胞进行匹配，并将细胞匹配结果存入暂存轨迹中，之后对暂存轨迹中的细胞进行类型判别，再对已分类的细胞利用多帧及原图反馈法进行修正；最后更新蜂窝信息存储中心及细胞内部的存贮信息，输出结果。

所述的蜂窝划分是把图像序列的每一帧图像都按照统一的标准划分成N个正六边形蜂窝状网格，每个蜂窝都有自己的信息中心；N取决于序列图像中的细胞尺寸和分布情况。

所述的拓扑约束算法结合蜂窝区域对细胞进行匹配是首先采用Delaunay三角网来创建细胞邻域图；然后以蜂窝为单元进行细胞匹配，按蜂窝号次序进行区域搜索，当搜索k帧N号蜂窝时，蜂窝信息中心cellular(k，N)提供此蜂窝内新出现的细胞作为待匹配细胞，若此蜂窝内无新出现的细胞则跳转下一个蜂窝继续搜索新出现的细胞，若存在待匹配细胞，则在此蜂窝及其邻居蜂窝内搜索丢失细胞作为候选细胞；最后再根据拓扑约束条件建立待匹配细胞与候选细胞的相似度函数Q，将具有最大Q值的细胞对存入轨迹暂存中。

所述的暂存轨迹是按行存贮，分别存入k-1帧中最佳匹配细胞的ID号、k帧的待匹配细胞标号和二者之间的相似度值；若无候选细胞的待匹配细胞，则直接存入轨迹暂存中的第二列，其余两列为零；匹配后将所有蜂窝内未与新细胞匹配上的丢失细胞存入暂存轨迹中第一列，其余列为零。

所述的对暂存轨迹中的细胞的类型进行判别是根据轨迹暂存中细胞的存储形式的不同进行判别，若轨迹暂存待处理行的存储形式满足三列都非零时，直接将此行存储的细胞信息存入矩阵R(·)中；若轨迹暂存待处理行的存储形式满足第一列非零，其余列为零时，首先根据它的面积，长径，方位角和距离来判别是否发生细胞粘连，然后判断此细胞是否在非边界蜂窝内，是则认为细胞丢失，最后判断此细胞是否移出图像，若非移出图像则判别为丢失；若轨迹暂存中有其它行与待处理行的第一列相同时，判别细胞是否分裂，若未分裂则选Q值最大的为最佳匹配细胞对；若轨迹暂存待处理行的存储形式满足第二列非零，其余列为零时，首先与disappear和moveout矩阵中的细胞进行最大相似度值匹配，若未匹配成功则依次判断此细胞是否为分裂细胞、是否在边界蜂窝、是否为过分割细胞。