荧光共焦图像神经树突棘分割与检测的骨架树方法

"基于骨架树的荧光共焦图像神经树突棘自动分割与检测方法" 本文主要探讨了一种用于荧光共焦图像中神经树突棘自动分割与检测的新方法。在神经科学研究中，树突棘是神经元结构的重要组成部分，其形状和数量的变化与学习、记忆等脑功能密切相关。因此，准确地检测和分析树突棘对于理解大脑的工作机制至关重要。 该方法首先采用了自适应区域生长法对神经树突棘进行预分割。区域生长是一种常见的图像分割技术，通过设定特定的阈值或像素相似性准则，将具有相似属性的像素聚类成一个区域。自适应区域生长法在此基础上考虑了图像局部特性，使得分割更加精确，适应于复杂背景下的树突棘识别。 接下来，基于种子点的路径规划算法被用来获取初始主骨架。路径规划算法通常用于寻找两点间最短或最优路径，这里它被应用来构建神经树突的骨架结构。通过计算每个种子点到目标点的最短路径，可以得到树突的主线，即骨架。这种方法有助于保留树突的拓扑信息，同时减少噪声和分支点的影响。 随后，为了进一步优化骨架并提取突棘，研究者建立了最小生成树描述模型。最小生成树是一种图论概念，用于寻找连接所有顶点的无环加权边的集合，使得这些边的总权重最小。在这个上下文中，它用于修剪不必要或错误的骨架分支，以更准确地反映实际的神经结构。 此外，通过分析种子点间的矢量角度变化和顶点距离值，可以有效地检测出树突棘。矢量角度变化反映了局部形态特征，而顶点距离则有助于区分紧密相邻的突棘。这种方法结合了几何和拓扑信息，提高了突棘检测的准确性。 实验结果显示，所提出的算法能够有效地提取神经树突的骨架，并实现良好的突棘检测效果。这表明该方法在神经图像分析领域具有较高的实用价值和潜在的应用前景，尤其是在自动化和高通量的神经形态学研究中。 关键词：树突棘，种子点，区域分割，骨架提取，突棘检测 本研究工作得到了国家自然科学基金、江苏省自然科学基金以及南京理工大学自主科研计划的支持，由张建明教授领导的研究团队完成，成员包括任鑫博、张梵彪和张小丽等硕士研究生，他们在图像处理和模式识别领域有深入的研究。该研究成果发表在相关学术期刊上，为后续的神经影像分析提供了理论和技术支持。