【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物信息
，特别涉及。
技术介绍
基因革命引领了基因和蛋白质测序的快速增长，现在，人们的关注力转向了编码蛋白质的功能。亚细胞定位是指某种蛋白或表达产物在细胞内的具体存在部位。如仅在核内存在，还是胞质内存在，还是细胞膜上存在，这在生物信息学上有很重要的意义。目前自动荧光显微技术的发展，使得蛋白质亚细胞可以在高通量的情况下成像定位，因此需要快速的自动计算技术和有效的算法来对亚细胞图像进行有效的量化、辨识和分类。目前，人们把计算机技术应用到生物学领域，利用计算机来代替部分人类的脑力 劳动对海量的生物信息进行辨识和分类，从中得出有价值的信息[2]。图像统计已经证明在区分定位方面有很成功的应用，但其常用的方法计算相对较慢，并经常需要从实验图像中单独选择细胞，从而限制了处理能力和潜在应用的范围。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供。本专利技术的技术方案是，，包括以下步骤步骤1，首先对基于荧光显微图像的亚细胞定位图像进行预处理，对每一副亚细胞定位图像，计算其像素值大于30的所有像素的均值U，然后把值小于u-30的像素点的像素值赋为零，得到预处理后的亚细胞定位图像，步骤2，计算亚细胞图像定位像素点与其邻接点的差值，即在步骤I中得到预处理后的亚细胞定位图像中，对每一个像素值大于零的像素点，计算与其邻接的8个像素点的像素差值，把大于该像素点值的邻接点标记为1，否则标记为O,然后以该像素点周围标记为I的邻接点的个数把该像素点划归为9类；步骤3，提取亚细胞定位图像特征，即通过步骤2，首先统计出该亚细胞定位图像每一类包含的像素点个数，其次，根据亚细胞定位图像像素...
【技术保护点】
一种基于荧光显微图像的亚细胞定位方法，其特征在于，包括以下步骤：?步骤1，首先对基于荧光显微图像的亚细胞定位图像进行预处理，对每一副亚细胞定位图像，计算其像素值大于30的所有像素的均值u，然后把值小于u?30的像素点的像素值赋为零，得到预处理后的亚细胞定位图像，?步骤2，计算亚细胞图像定位像素点与其邻接点的差值，即在步骤1中得到预处理后的亚细胞定位图像中，对每一个像素值大于零的像素点，计算与其邻接的8个像素点的像素差值，把大于该像素点值的邻接点标记为1，否则标记为0，然后以该像素点周围标记为1的邻接点的个数把该像素点划归为9类；?步骤3，提取亚细胞定位图像特征，即通过步骤2，首先统计出该亚细胞定位图像每一类包含的像素点个数，其次，根据亚细胞定位图像像素点的差值矩阵模型，统计每一类的亚细胞定位图像像素点的大于零的值总和和小于零的值总和，最后再根据每一类中各个像素点差值的绝对值之和，可以得到每一类的方差，这样总共得到36组特征量；?步骤4，根据提取的36组亚细胞定位图像特征量，利用支持向量机算法，对亚细胞定位图像进行训练预测，实现基于荧光显微图像的亚细胞定位。
【技术特征摘要】
1.一种基于荧光显微图像的亚细胞定位方法，其特征在于，包括以下步骤步骤1，首先对基于荧光显微图像的亚细胞定位图像进行预处理，对每一副亚细胞定位图像，计算其像素值大于30的所有像素的均值U，然后把值小于U-30的像素点的像素值赋为零，得到预处理后的亚细胞定位图像，步骤2，计算亚细胞图像定位像素点与其邻接点的差值，即在步骤I中得到预处理后的亚细胞定位图像中，对每一个像素值大于零的像素点，计算与其邻接的8个像素点的像素差值，把大于该像素点值的邻接点标记为I，否则标记为O,然后以该像素点周围标记为I的邻接点的个数把该像素点划归为9类；步骤3，提取亚细胞定位图像特征，即通过步骤2，首先统计出该亚细胞定位图像每一类包含的像素点个数，其次，根据亚细胞定位图像像素点的差值矩阵模型，统计每一类的亚细胞定位图像像素点的大于零的值总和和小于零的值总和，最后再根据每一类中各个像素点差值的绝对值之和，可以得到每一类的方差，这样总共得到36组特征量；步骤4，根据提取的36组亚细胞定位图像特征量，利用支持向量机算法，对亚细胞定位图像进行训练预测，实现基于荧光显微图像的亚细胞定位。2.如权利要求1所述的基于荧光显微图像的亚细胞定位方法，其特征在于，步骤I中所述的对亚细胞定位图像进行预处理步骤包括，首先，对于亚细胞定位图像，筛选出亚细胞图像中值大于30的像素值，并计算其均值 U，如式I所示Sum Value= Σ (1>30). (I) u=mean(Sum Value).然后把该图像中值小于u-30的像素值赋为零，如式2所示，1=0, if (Ku-30) (2)。3.如权利要求1所述的基于荧光显微图像的亚细胞定位方法，其特征在于，步骤2中所述的亚细胞图像定位像素点与其邻接点的差值的...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄继风，李超，胡金家，黄虹，汪雪红，郑利，
申请(专利权)人：上海师范大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。