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生物荧光谱分离端元提取算法的实现与比较
引用本文:Chong M,Qin B. 生物荧光谱分离端元提取算法的实现与比较[J]. 中国医疗器械杂志, 2010, 34(4): 258-262. DOI: 10.3969/j.isnn.1671-7104.2010.04.006
作者姓名:Chong M  Qin B
作者单位:上海交通大学生命科学技术学院生物医学工程系,上海,200240
基金项目:国家自然基金项目,国家973项目,上海交通大学PRP项目 
摘    要:选取和实现了PPI(Pure Pixel Index)和N-FINDR两种端元提取算法,在荧光染料发光成像的实验条件下对算法进行了对比发现:N-FINDR计算速度快,能准确计算出最优m个端元的优点,但需要对m数目预先准确设定,有可能会忽略本是端元的像素点;PPI算法计算速度较慢,会找出一些并不是端元的素点,但同时不会因为m的误差而误删除端元;本研究进一步发现,先通过一个较少循环的PPI算法来剔除大量的像素点,然后再通过N-FINDR算法对于剩余的像素点进行计算处理,可以更快速准确地分离出我们所需要的端元点。

关 键 词:生物荧光成像  端元分离  PPI  N-FINDR

Comparison of endmember extraction at spectral unmixing for biological fluorescence imaging
Chong Minqi,Qin Binjie. Comparison of endmember extraction at spectral unmixing for biological fluorescence imaging[J]. Chinese journal of medical instrumentation, 2010, 34(4): 258-262. DOI: 10.3969/j.isnn.1671-7104.2010.04.006
Authors:Chong Minqi  Qin Binjie
Affiliation:Biomedical Engineering Department, School of Life Science &Techndogy, Shanghai JiaoTong University, Shanghai 200240.
Abstract:We applied two classical algorithms in hyperspectral imaging to extract endmember for biological fluorescence imaging. A combined algorithm was found to initialize the PPI with decreasing the number of multi-spectral pixels, with subsequent N-FINDR refinement, which could make a better result.
Keywords:PPI  N-FINDR
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