| 基于数字图像处理的初级纤毛定量分析 |
| |
| 引用本文： | 李金,杨鹏飞,王菊芳,何进鹏,马伟,周珩. 基于数字图像处理的初级纤毛定量分析[J]. 中国生物医学工程学报, 2022, 41(2): 247-251. DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.02.013 |
| |
| 作者姓名： | 李金 杨鹏飞 王菊芳 何进鹏 马伟 周珩 |
| |
| 作者单位： | 1(兰州大学 核科学与技术学院,兰州 730000)2(中国科学院近代物理研究所 甘肃省空间辐射生物学重点实验室 兰州 730000)3(中国科学院大学 核科学与技术学院 北京 100049) |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(11905264)；;甘肃省自然科学基金(17JR5RA307)； |
| |
| 摘 要： | 初级纤毛是一种由微管构成并突起于细胞表面的细胞器。初级纤毛的结构在某些疾病中会发生改变,特别对肿瘤的发生发展具有重要的影响。基于显微影响,分析初级纤毛的形态结构,有助于相关疾病的研究和诊断。传统分析方法主要采用Photoshop软件画线量取其长度指标,因此存在准确度低、重复性差、分析效率低等问题。本研究结合数字图像处理技术,应用色彩分离技术,将细胞与初级纤毛有效分离;并对比分析中值滤波、均值滤波、Sobel、Roberts、Prewitt、Log算子多种算法对初级纤毛形态边缘的保持效果,选取Prewitt、Log算子,改进并提升边界提取效果;再利用最大类间方差法去除杂质;最后通过连通域标记获得每个初级纤毛的周长与面积参数。与传统方法对比,本研究方法测量初级纤毛结构参数的时间由50~80 min减少为2 s,相对误差ω提高了19.08%以上,达到了快速精确测量的目的。
|
| 关 键 词： | 初级纤毛 数字图像处理 滤波 连通域 特征提取 |
| 收稿时间： | 2021-07-16 |
Quantitative Analysis of Primary Cilia Based on Digital Image Processing |
| |
| Li Jin,Yang Pengfei,Wang Jufang,He Jinpeng,Ma Wei,Zhou Heng. Quantitative Analysis of Primary Cilia Based on Digital Image Processing[J]. Chinese Journal of Biomedical Engineering, 2022, 41(2): 247-251. DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.02.013 |
| |
| Authors: | Li Jin Yang Pengfei Wang Jufang He Jinpeng Ma Wei Zhou Heng |
| |
| Affiliation: | (School of Nuclear Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China)(Key Laboratory of Space Radiobiology of Gansu Province & Key Laboratory of Heavy Ion Radiation Biology and Medicine, Institute of Modern Physics, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China)(School of Nuclear Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | primary cilia digital image processing filter connected domain feature extraction |
|
| 点击此处可从《中国生物医学工程学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《中国生物医学工程学报》下载全文 |
|
