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基于区域信息的悬浮细胞识别与计数
  • 期刊名称:暨南大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:466-469
  • 语言:中文
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]暨南大学计算机科学系,广东广州510632, [2]华南师范大学增城学院计算机科学系,广东广州511363
  • 相关基金:国家自然科学基金资助(10573008;10778617) 致谢:感谢暨南大学医学院林晨老师的指导及白雪同学对拍摄细胞图片提供的帮助.
  • 相关项目:行星卫星联合天象的CCD观测与研究
中文摘要:

悬浮细胞的培养过程需要对活细胞计数.针对人工计数方法存在的缺陷,利用图像分析技术对拍摄的细胞图片进行处理,实现活细胞自动识别及计数.要实现细胞识别,首先要对图像进行正确分割.对于前景和背景对比度较小且细胞很稀疏的图像,采用背景拟合设定阂值进行分割;针对前景和背景对比度较大的图像,采用一种基于局部区域直方图的方法进行分割.对分割后的图像进行链码跟踪并测量细胞参数,最终实现细胞识别及计数.实验结果表明上述方法能快速有效地计算出活细胞个数.

英文摘要:

It is needed to count live cells after suspension ceils being cultured. To solve problems caused by counting ceils manually, live cells are recognized and counted automatically by image-analyzing technique. Two methods are used to segment two different kinds of ceil images respectively. One method is based on background fitting to the gray of original cell image and the other on a local histogram. Then the parameters of every cell can be obtained by tracking a segmented image by chain code. With these parameters, all cells in a cell image are tracked and counted quickly and efficiently.

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