[发明专利]一种微操作机器人系统批量细胞重定位方法

摘要

一种微操作机器人系统批量细胞重定位方法。该方法针对培养前后细胞相对位置保持不变的情况，考察批量细胞在多分辨率层次上的匹配情况。首先随机选择细胞作为中心目标，并通过中心目标的邻近目标构型匹配一组邻近细胞；之后，将一组邻近细胞作为一个整体，考察多组细胞间的位置关系；接下来，在多个分辨率层次上进行整体匹配，直到形成多分辨率的细胞网状结构，实现细胞的重定位。该方法具有匹配有效性和全局有效性，可同时为批量细胞建立对应关系。将该方法应用于微操作机器人系统，可提高批量微操作的便捷性，拓展了微操作机器人的使用范围。

主权项

一种微操作机器人系统批量细胞重定位方法，其特征在于所述细胞主要考虑细胞自身位置基本不动的情况，在细胞培养前和培养后的两次观察中，将培养前的视野定义为初始视野，将培养后的视野定义为当前视野，从当前视野中选取细胞，在初始视野中寻找其对应细胞，这些细胞必然存在于初始视野中；批量细胞重定位方法具体分为以下两步：第1、邻近细胞的局部匹配：在当前视野中随机选择一个细胞作为中心目标，寻找邻近中心目标的一组细胞，通过邻近目标构型在初始视野中匹配一组邻近细胞；邻近细胞是由相对位置固定的一组细胞构成的几何图形，本发明设定邻近目标构型由三部分决定：中心目标、中心目标与其它目标的间距、各目标与中心目标连线间的逆时针转角；为了提高后续全局匹配的成功率，邻近细胞的局部匹配应尽可能保证不丢失正确的匹配，匹配结果可能不唯一，对于一组邻近细胞得到多个候选邻近细胞组；通过邻近目标构型在初始视野中匹配当前视野的一组邻近细胞，匹配思路为：首先在邻近细胞中选择一个细胞，与中心目标构成第一分支，并根据分支长度在初始视野中进行匹配；之后依次选取其它细胞与中心目标构成分支，计算分支距离、该分支到其它分支的逆时针转角，逐渐缩小匹配范围，直到该组细胞全部处理完；具体步骤如下：第11、在当前视野中确定中心目标c和其m个最邻近细胞：c1，c2，L，cm，设已处理的细胞序列为B＝{b1，b2，L}，用NB表示序列中的元素个数；第1.2、设定邻近细胞的初始顺序为c1，c2，L，cm，初始化变量k＝1，k表示细胞编号；第1.3、选择第k个细胞ck与中心目标c构成第一分支cck，初始化已处理序列B＝φ，并对其它细胞随机排序，排序结果记为ck_1，ck_2，L，ck_(m‑1)；第1.4、在初始视野中搜索距离满足dk＝|cck|的候选细胞对；第1.5、若搜索成功，将细胞ck加入序列B，初始化变量p＝1，q＝1，p表示随机排序后细胞序列的细胞编号，q表示已处理序列B中细胞的编号，继续执行，否则转到第1.11步；第1.6、在第1.3步随机排序后的细胞中取出第p个细胞ck_p，与中心细胞形成分支cck_p，在已处理的细胞序列B中取出第q个细胞bq，计算距离dk_p＝|cck_p|，以及cbq到cck_p的逆时针转角θ，基于之前匹配结果，在初始视野中搜索满足dk_p和θ的细胞；第1.7、若搜索成功，将细胞ck_p加入序列B，转到第1.9步，否则继续执行；第1.8、令q＝q+1，若q≤NB，转到第1.6步，考察分支cck_p与其它分支的夹角，否则，在初始视野中找不到细胞ck_p的对应细胞，转到第1.9步；第1.9、令p＝p+1，q＝1，若p≤m‑1，则转到第1.6步，处理下一个细胞，否则继续执行；第1.10、计算分支匹配率NB/m，若匹配率大于设定阈值，匹配成功，保留候选邻近细胞组，否则匹配不成功，继续执行；第1.11、令k＝k+1，若k≤m，则转到第1.3步，处理下一个第一分支；否则处理完毕，保存候选邻近细胞组；第2、批量细胞的全局重定位：在重定位方法中引入多分辨率的思想，设定原始的初始视野和当前视野的分辨率层次为0；将邻近细胞组作为一个整体，分辨率层次为1，通过邻近目标构型考察各中心目标间的位置关系，此时只需针对候选邻近细胞组的中心目标进行匹配，匹配结果有助于去除匹配错误的候选邻近细胞组；接下来，将层次1中的中心目标再次作为一个整体继续上述过程，分辨率层次为2；不断在下一个分辨率层次中进行上一层次中心目标的匹配，直到构成细胞网状结构，实现细胞的全局重定位；具体步骤如下：第2.1、初始化分辨率级别L＝0；第2.2、在当前视野中随机选择n个细胞，作为最高分辨率层次L＝0的中心目标；为了尽可能代表细胞的全局信息，中心目标应广泛分布，规定任意两个中心目标间的距离必须大于d0；第2.3、寻找所有中心目标的m个邻近细胞，在初始视野中分别进行细胞组匹配，得到候选邻近细胞组，如果找不到候选目标组，则删除该中心目标；第2.4、令L＝L+1；第2.5、在L级分辨率层次中，将上次参与匹配的中心目标作为当前视野和初始视野的新目标；第2.6、在新目标中随机选择nL个细胞，作为L级分辨率层次中的中心目标，任意两个中心目标间的距离必须大于dL；第2.7、寻找所有中心目标的mL个邻近细胞，在初始视野中进行细胞组匹配；第2.8、将L级分辨率层次中的构型关系反作用于(L‑1)级匹配结果，删除那些匹配错误的中心目标；第2.9、若得到唯一的匹配结果，则构成全局细胞的网状结构，结束处理，否则，转到第2.4步。