模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2008, Vol. 21 Issue (2): 165-170    DOI:
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一种面向细胞骨架图像的区域分割算法
周宏琼1,2,汪增福2,林万洪1,丁柏1
1.中国航天员训练中心 北京 100094
2.中国科学技术大学 自动化系 合肥 230027
An Improved Segmentation Method for Cytoskeleton Images
ZHOU HongQiong1,2, WANG ZengFu2, LIN WanHong1, DING Bai1
China Astronaut Research and Training Center, Beijing 100094
Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027

全文: PDF (1050 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 对采集的细胞骨架图像进行量化描述是进行细胞形态分析的关键步骤,而要实现对细胞骨架的精确描述,需要从图像中分割出仅包含微丝或微管的目标区域.本文在对基于MumfordShah模型的ChanVese法和大津(Otsu)法进行深入研究的基础上,提出一种用于细胞骨架图像区域分割的改进算法.该算法将Otsu法所具有的稳定、快速的特性和ChanVese法相结合来实现细胞骨架图像的区域分割.实验结果表明,相对于单独运用ChanVese法而言,所提出的改进方法有效解决原有算法存在的计算费时的问题,可以较好完成所述图像分割任务.
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周宏琼
汪增福
林万洪
丁柏
关键词 图像分割细胞骨架微丝微管MumfordShah模型    
Abstract:It is a key step to quantitatively describe the images of the cytoskeleton in the analysis of cell morphology. However, to describe the cytoskeleton accurately, the areas which only include microfilaments or microtubules must be separated from the cytoskeleton image. Based on the ChanVese method and the Otsu method, an improved method for the segmentation of cytoskeleton images is introduced. The method realizes the segmentation of cytoskeleton images by combining the ChanVese method and the Otsu method which has stable and fast performance. The experimental results show that compared with the ChanVese method the improved method reduces the time significantly.
Key wordsImage Segmentation    Cytoskeleton    Microfilament    Microtubule    MumfordShah Model   
收稿日期: 2006-11-06     
ZTFLH: TP391.41  
作者简介: 周宏琼,女,1973年生,助理研究员,主要研究方向为生物医学图像处理.E-mail:ljfzhq@vip.sina.com.汪增福,男,1960年生,教授,博士生导师,主要研究方向为视听觉信息处理、模式识别和智能机器人等.林万洪,男,1980年生,助理研究员,主要研究方向为计算机仿真.丁柏,男,1971年生,副研究员,主要研究方向为航天医学细胞分子生物学.
引用本文:   
周宏琼,汪增福,林万洪,丁柏. 一种面向细胞骨架图像的区域分割算法[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(2): 165-170. ZHOU HongQiong, WANG ZengFu, LIN WanHong, DING Bai. An Improved Segmentation Method for Cytoskeleton Images. , 2008, 21(2): 165-170.
链接本文:  
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