显微图像序列癌细胞轨迹追踪与关联方法

“显微图像序列中癌细胞轨迹追踪与关联 .pdf” 在计算机应用技术领域，显微图像序列的研究已经成为生命科学研究的重要手段，特别是在癌症研究中。本文由张剑华、刘儒瑜和邹祎杰共同撰写，针对相差显微镜下的癌细胞生命状态分析，提出了一种创新的方法，用于追踪和关联显微序列图像中的癌细胞轨迹。 方法的核心步骤包括以下几个方面： 1. 轨迹片段构建：通过比较相邻帧中细胞的位置信息，形成连续的细胞轨迹片段。这是追踪的基础，确保了细胞在不同时间点的位置连接性。 2. 动态特征提取：利用癌细胞的运动特性，如运动位移、运动偏斜、面积变化和形状变化等，来区分和关联细胞轨迹。这些特征反映了细胞的活动状态和可能的分裂、迁移行为。 3. 轨迹关联：当细胞轨迹因图像噪声或细胞行为复杂性而断裂时，结合癌细胞的状态分类检测结果，对依赖动态特征未能成功关联的轨迹进行再次关联。这一步提高了轨迹追踪的准确性和鲁棒性。 4. 状态分类检测与关联：将细胞状态分类检测与轨迹追踪相结合，确保了即使在复杂情况下也能准确识别癌细胞的行为模式。 实验结果显示，该方法在膀胱癌T24细胞的相差显微图像序列中表现出高效性，能够有效地识别和跟踪癌细胞，并提升了对细胞状态检测的准确性。这不仅有助于理解癌细胞的生长和转移机制，也为临床诊断和治疗提供了有力的工具。 关键词：计算机应用技术，相差显微图像，癌细胞，细胞跟踪，轨迹关联 中图分类号：TP391.4，此分类属于计算机科学技术领域，表明了研究的性质是关于信息技术的应用。文章标题中的“Tracing and Correlation of Cancer Cell Trajectories in Microscopic Image Sequences”则明确指出，研究的重点在于微观图像中的细胞轨迹追踪和相关性分析。 这篇论文贡献了一种新的技术，解决了在显微图像序列中追踪和关联癌细胞轨迹的挑战，这对于深入理解癌细胞行为和推动癌症研究具有重要意义。通过这种方法，研究人员可以更精确地监测癌细胞的变化，为未来的生物医学研究和临床实践提供有力支持。