一种显微图像序列中癌细胞轨迹追踪与关联方法技术

一种显微图像序列中癌细胞细胞轨迹追踪与关联方法，包括如下步骤：1)基于最近邻法的癌细胞轨迹片段形成，将检测到的癌细胞区域前后帧关联，形成可信的轨迹片段；2)基于细胞动态特征的全局轨迹关联；3)基于分类检测的轨迹关联；4)基于轨迹关联的状态检测纠正，在癌细胞生命轨迹关联之后，即观测细胞都已形成连续的轨迹后，根据前后帧细胞的状态对于误检测的细胞状态进行修正。本发明专利技术既能实现对癌细胞细胞轨迹的关联，同时利用分类检测和轨迹关联的状态检测又能更好的关联轨迹片段及对其加以修正。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及细胞成像技术研究领域，尤其是一种癌细胞细胞轨迹跟踪与关联方法。
技术介绍
细胞轨迹追踪就是结合视频前后帧的信息以及细胞分裂生长的过程，实现对连续帧间细胞生命轨迹的追踪和关联。而本专利技术的目标对象是受药物抑制的癌细胞，其分裂生长过程较正常细胞具有特殊性，复杂性。传统的单一的细胞追踪方法并不适用。从目前已有的多种目标跟踪方法来看，近年来研究较多的多目标的细胞跟踪主要分为两类。第一类基于帧间数据关联的算法，即通过前一帧信息来估计当前帧细胞情况，如此循环迭代。第二类是通过全局数据关联的多目标跟踪方法，利用更大的时间窗口获得更多的信息，通过全局轨迹长期的检测，在给定时间段内全局的解决轨迹连接问题。这些方法在处理树形层级轨迹关联时(即母细胞分裂到子细胞的情况)仍有一定的问题，需要我们在细胞分类后连续观测几帧细胞的情况以对细胞关联关系进行修正。
技术实现思路
为了解决现有技术中一个目标对象的跟踪门限中量测数据可能不止一个(即量测数据可能来自于正确目标对象，也有可能来自于其他目标对象，也可能来自于杂波)的问题、精度较低，本专利技术提出了一种精度较高的显微图像序列中癌细胞轨迹追踪与关联方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种显微图像序列中癌细胞轨迹追踪与关联方法，所述细胞轨迹追踪与关联方法包括如下步骤：1)基于最近邻法的癌细胞轨迹片段形成，即将检测到的癌细胞区域前后帧关联，形成可信的轨迹片段，过程如下：首先，设置跟踪波门限r，落到跟踪波门中的量测作为候选回波，即目标的量测值zi(k)是否能够满足公式： [ z i ( k ) - z ^ ( k | k - 1 ) ] T S - 1 ( k ) [ z i ( k ) - z ^ ( k | k - 1 ) ] ≤ r ]]>其中是跟踪波门的中心，如果波门中只有一个量测，该量测值则直接被用于轨迹的更新中，形成连续的轨迹段；如若有一个以上的候选回波，则应根据距离计算方式，找到距离最近的候选回波，来用于轨迹的更新；其中，zi(k)对应的统计距离为： d 2 ( z i ( k ) ) = [ z i ( k ) - z ^ ( k | k - 1 ) ] T S - 1 ( k ) [ z i ( k ) - z ^ ( k | k - 1 ) ] ]]>接着，考虑当跟踪波门中只有一个量测，或是距离最近的候选回波距离前一帧目标的距离d足够近的情况下，将其连接到细胞轨迹中，形成细胞轨迹片段；而当最近量测值距离超过某一阈值，或是有两个及以上候选回波距离前一帧目标的距离d都比较近的情况下，细胞轨迹片段断裂，重新开始新的轨迹；2)基于细胞动态特征的全局轨迹关联；由于细胞在生长、分裂、融合的过程中形态不断发生改变，仅依靠单一的特征难以正确区分，因此结合细胞的动态特征匹配，将再次断裂的细胞轨迹片段关联。细胞动态特征参数包括以下4种：运动位移参数Edisplacement、运动偏斜参数Eskewness、面积变化参数Earea以及形状变化参数Edeformation；细胞u和v的运动位移参数Edisplacement定义如下： E d i s p l a c e m e n t ( u , v ) = | | c u n c v n + 1 | | H 2 + W 2 ]]>其中，cu，cv分别是细胞u、v在第n帧和第n+1帧的位置，H和W分别指当前帧图像的长和宽；运动偏斜参数Eskewness定义如下：这里ct，cu，cv分别是细胞t，u，v在第n-1帧，第n帧以及第n+1帧时的中心位置；这个参数是用了测量运动方向的偏移。面积变化参数Earea用于测量细胞u和v的重叠程度，定义如下： E a r e a 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种显微图像序列中癌细胞轨迹追踪与关联方法，其特征在于：所述细胞轨迹追踪与关联方法包括如下步骤：1)基于最近邻法的癌细胞轨迹片段形成，即将检测到的癌细胞区域前后帧关联，形成可信的轨迹片段，过程如下：首先，设置跟踪波门限r，落到跟踪波门中的量测作为候选回波，即目标的量测值zi(k)是否能够满足公式：[zi(k)-z^(k|k-1)]TS-1(k)[zi(k)-z^(k|k-1)]≤r]]>其中，是跟踪波门的中心，如果波门中只有一个量测，该量测值则直接被用于轨迹的更新中，形成连续的轨迹段；如若有一个以上的候选回波，则应根据距离计算方式，找到距离最近的候选回波，来用于轨迹的更新；其中，zi(k)对应的统计距离为：d2(zi(k))=[zi(k)-z^(k|k-1)]TS-1(k)[zi(k)-z^(k|k-1)]]]>接着，考虑当跟踪波门中只有一个量测，或是距离最近的候选回波距离前一帧目标的距离d足够近的情况下，将其连接到细胞轨迹中，形成细胞轨迹片段；而当最近量测值距离超过某一阈值，或是有两个及以上候选回波距离前一帧目标的距离d都比较近的情况下，细胞轨迹片段断裂，重新开始新的轨迹；2)基于细胞动态特征的全局轨迹关联；细胞动态特征参数包括以下4种：运动位移参数Edisplacement、运动偏斜参数Eskewness、面积变化参数Earea以及形状变化参数Edeformation；细胞u和v的运动位移参数Edisplacement定义如下：Edisplacement(u,v)=||cuncvn+1||H2+W2]]>其中，cu，cv分别是细胞u、v在第n帧和第n+1帧的位置，H和W分别指当前帧图像的长和宽；运动偏斜参数Eskewness定义如下：这里ct，cu，cv分别是细胞t，u，v在第n‑1帧，第n帧以及第n+1帧时的中心位置；面积变化参数Earea用于测量细胞u和v的重叠程度，定义如下：Earea(u,v)={1-scn,n+12sunsvn,n+1}]]>其中，指细胞u在第n帧的面积，值细胞v在第n+1帧中的面积，指两细胞的重叠程度；对于形状变化参数Edeformation，使用匹配细胞u和v面积的椭圆离心率，椭圆离心率公式Q＝P2/(4π×A2),这里P和A分别表示椭圆的周长和面积，形变参数Edeformation定义如下：Edeformation(u,v)=|Qun-Qvn+1|(Qun)2+(Qun+1)2]]>使用一个基于双边权值匹配的全局最优技术来最小化总代价，函数定义如下：E(ci,cj)＝α1Edisplacement+α2Eskewness+α3Earea+α4Edeformation其中，E(ci,cj)就是第n帧中的细胞i与第n+1帧中的细胞j的代价函数，αi限定在0到1之间，且通过计算各个细胞的动态特征，得到代价函数的值之后，值最小的就是正确匹配的细胞，即可将此处断裂的细胞轨迹片段正确关联起来；3)基于分类检测的轨迹关联，过程如下：首先，根据细胞分裂时候的特征判断是否属于分裂事件；再者，根据癌细胞分裂特征，判断是否将未关联的轨迹片段关联到母细胞，并标记分裂事件；4)基于轨迹关联的状态检测纠正；在癌细胞生命轨迹关联之后，即观测细胞都已形成连续的轨迹后，根据前后帧细胞的状态对于误检测的细胞状态进行修正。...

【技术特征摘要】
1.一种显微图像序列中癌细胞轨迹追踪与关联方法，其特征在于：所述细胞轨迹追踪与关联方法包括如下步骤：1)基于最近邻法的癌细胞轨迹片段形成，即将检测到的癌细胞区域前后帧关联，形成可信的轨迹片段，过程如下：首先，设置跟踪波门限r，落到跟踪波门中的量测作为候选回波，即目标的量测值zi(k)是否能够满足公式： [ z i ( k ) - z ^ ( k | k - 1 ) ] T S - 1 ( k ) [ z i ( k ) - z ^ ( k | k - 1 ) ] ≤ r ]]>其中，是跟踪波门的中心，如果波门中只有一个量测，该量测值则直接被用于轨迹的更新中，形成连续的轨迹段；如若有一个以上的候选回波，则应根据距离计算方式，找到距离最近的候选回波，来用于轨迹的更新；其中，zi(k)对应的统计距离为： d 2 ( z i ( k ) ) = [ z i ( k ) - z ^ ( k | k - 1 ) ] T S - 1 ( k ) [ z i ( k ) - z ^ ( k | k - ...

【专利技术属性】
技术研发人员：张剑华，刘儒瑜，邹祎杰，管秋，汪晓妍，陈胜勇，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33