MATLAB+GUI驱动的细胞荧光图像自动分析系统

本篇硕士论文探讨了如何利用MATLAB和图形用户界面（GUI）开发一个高效且精确的细胞荧光图像分析系统。细胞荧光图像分析对于理解细胞功能至关重要，但传统的人工设置阈值方法存在误差，限制了分析的准确性。因此，研究者聚焦于图像分割技术，旨在实现细胞的自动化识别和数据分析。 论文首先介绍了神经细胞荧光图像分析，其目标是计数突触的数量、面积和长度，并比较不同荧光通道的强度。作者对比了线性滤波、中值滤波和维纳滤波，发现中值滤波在减少图像噪声方面表现最佳。接着，运用OTSU阈值分割法处理中值滤波后的图像，这种方法不仅有利于计算荧光区域面积，而且结果与人工测量接近，验证了其有效性。为了提高精度，论文还提到了通过GUI进行交互式操作，如手动标记突触位置或选择区域，进一步细化了分析范围。 针对HEK细胞荧光图像，分析的重点在于评估细胞蛋白过表达情况。由于HEK细胞形态多样、粘连现象和染色过程中的不稳定因素，论文提出了将图像分割分为粘连细胞分割和细胞膜分割两个步骤。通过边界跟踪和分水岭变换方法处理粘连问题，其中分水岭变换被证实更适合HEK细胞的分析。通过最小覆盖技术和距离变换结合梯度图像，减少了过分割现象，确保了细胞区域的精确界定。在细胞分割的基础上，计算细胞区域和荧光区域的亮度值，以评估细胞膜的荧光强度。 为了提升实验人员的工作效率，论文构建了一个MATLAB GUI系统。该系统设计了直观的用户界面，允许用户方便地导入待处理图像，并执行整个图像分析流程。GUI不仅简化了操作，还包含了图像预处理、分割、定量分析等功能，使得细胞荧光图像分析更为便捷和准确。 这篇论文通过MATLAB和GUI技术，创新性地解决了一般细胞荧光图像分析中存在的问题，提高了分析的自动化程度和精度，为细胞生物学研究提供了有力的工具。