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3D荧光共焦图像神经树突棘的提取检测算法

作　者: 张梵彪
导　师: 肖亮
学　校: 南京理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 神经树突树突棘广义梯度向量场线性判断分析
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

神经元树突和树突棘的研究是现代神经生物学的一项热点,它们的形态和结构与大脑的功能密切相关,认识它们有助于我们了解人类的记忆,大脑的运作,及一些神经类疾病的预防。树突是管状结构的,负责将神经冲动传入或传出细胞体,树突棘是树突表面上的小突起(并非所有小突起都是树突棘),它负责在不同的细胞之间传递神经冲动,大脑区域的树突棘形态的变化往往与神经元的学习过程相关。针对3D荧光共焦显微图像标本,采用人工方法提取神经树突与树突棘的方法需要耗费大量的人力和时间,而且提取的目标精度难以满足要求,因此迫切需要研究计算机自动提取与检测的方法。本文以3D荧光共焦显微图像神经树突目标的分割提取与树突棘检测为研究主线,系统的研究了一种具有针对性的解决方案。本文的主要工作包括：(1)基于BM3D与水平集方法,设计了一种荧光共焦图像的预处理与神经目标分割方法,实验结果表明该方法能较精确的从复杂背景中分割出神经目标。(2)设计了一种基于广义梯度向量场的目标关键种子点检测算法,该算法通过GGVF计算临界点与高曲率点,较好的提取了神经目标树突与树突棘的关键点信息。(3)通过神经目标树突与树突棘的关键点进行加权最小生成树建模,给出了基于图裁剪与侵蚀的神经目标中轴线提取方法,并利用分段B样条拟合,设计了中轴骨架树的精准提取方法,提高了骨架树的光滑性。(4)设计了基于LDA的神经树突与树突棘的分类检测方法。(5)综合以上流程给出了3D荧光共焦图像神经树突与树突棘分割提取检测的自动处理方案,给出了模块化的流程设计,最后通过图像测试验证了本文方案的有效性

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-7
1 绪论  7-11
  1.1 课题背景  7
  1.2 国内外研究现状  7-9
    1.2.1 基于模型的方法  8
    1.2.2 骨架化方法  8-9
  1.3 本文主要工作  9-11
2 荧光共焦图像的预处理  11-23
  2.1 引言  11
  2.2 基于BM3D算法的荧光共焦图像的噪声抑制预处理  11-14
    2.2.1 初始估计  12-13
    2.2.2 最终估计  13-14
  2.3 基于水平集方法的神经目标分割  14-18
    2.3.1 水平集方法简介  15
    2.3.2 快速行进法  15-16
    2.3.3 以等值面曲率计算种子点  16-17
    2.3.4 目标增强与分割  17-18
  2.4 图像去噪的实验结果与分析  18-23
3 基于GGVF的神经图像种子点检测算法  23-32
  3.1 种子点提取  23-24
  3.2 生成稠密种子点  24-25
  3.3 修正梯度场  25-31
    3.3.1 广义梯度向量场  26-29
    3.3.2 自适应广义梯度向量场  29-31
  3.4 小结  31-32
4 带权最小生成树的神经目标骨架树提取与分段B样条拟合  32-43
  4.1 引言  32
  4.2 基于带权最小生成树的神经目标骨架树提取  32-38
    4.2.1 带权最小生成树的构造  32-34
    4.2.2 基于图侵蚀和图裁剪的主骨架提取方法  34-37
    4.2.3 实验结果  37-38
  4.3 神经目标骨架树的分段B样条拟合  38-42
    4.3.1 基础B样条构造  38-39
    4.3.2 实验结果  39-42
  4.4 本章小结  42-43
5 基于LDA的神经树突棘分类检测算法  43-48
  5.1 LDA算法推导  43-45
  5.2 LDA应用于树突棘检测  45-46
  5.3 检测树突棘效果图  46-47
  5.4 小结  47-48
6 3D荧光共焦图像神经树突棘检测提取方案与流程测试  48-56
  6.1 3D荧光共焦图像神经树突分割与提取的系统设计  48-49
  6.2 3D荧光共焦图像神经树突棘提取检测的流程测试  49-56
    6.2.1 中间数据的输出文件格式  49-50
    6.2.2 处理流程测试结果  50-56
结束语  56-57
致谢  57-58
参考文献  58-63
附录  63

3D荧光共焦图像神经树突棘的提取检测算法

内容摘要

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