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《基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的細胞圖像跟蹤算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的細胞圖像跟蹤算法研究宋顏云泰山醫(yī)學院醫(yī)學信息工程學院摘要：口的在改善在細胞的追蹤過程屮由于遇到的細胞重疊、分裂、融合、消失等現(xiàn)象而導致的追蹤失敗問題。方法采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的細胞圖像跟蹤算法，該算法結合了BP神經(jīng)網(wǎng)絡對的特定細胞圖像的邊緣檢測和動態(tài)局部預測算法DLP完成了給定細胞圖像的跟蹤。結果采用論文算法完成單細胞檢測和跟蹤。結論實驗證明論文研究方法能夠改善跟蹤效果，達到細胞圖像跟蹤的目標。關鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡;細胞圖像;邊緣檢測;圖像跟蹤;作者簡介：宋顏云（1979—）,女，山東泰安人，講師，本科，主要從事計算機科學與技術教學與科研工作。收稿日期：201
2、7-07-25基金：泰安市科技局引導計劃（編號:2015GX2018）ResearchoncellimagetrackingalgorithmbasedonBPneuralnetworkSONGYan-yunSchoolofMedicalInforniQtionEngineering,TaishanMedicalUniversity;Abstract：Objective:Thegoalofthisstudyistoimprovethetrackingfailurecausedbycelloverlap,fragmentation,fusionanddisappearancedu
3、ringcelltracking.Methods:AdoptingtheresearchmethodofcellimagetrackingalgorithmisbasedonBPneuralnetwork,andthealgorithmcombinestheBPneuralnetworkforthespecificcellimageedgedetectionanddynamiclocalpredictionalgorithmDLPtocompleteagivencellimagetracking.Results:Thealgorithmisusedtodetectandtrac
4、ksinglecells.Conelusion:Experimentalresultsshowthatthemethodcanimprovethetrackingeffectandachievethepurposeofcellimagetracking.Keyword：backpropagation;neuralnetwork;cellimage;edgedetection;imagetracking;Received：2017-07-25人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANNs),常被稱作神經(jīng)網(wǎng)絡或類神經(jīng)網(wǎng)絡，因類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結構進行信息處理而得名，是具有非線性、非局限性、非常定型、
5、非凸性等特征的信息處理模型，還具有自學習、良好的容錯性、聯(lián)想存儲、高速尋找優(yōu)化解等功能，主要應用于模式信息處理和模式識別、最優(yōu)化問題計算、信息智能化處理、復雜控制、信號處理等方面II］。BP神經(jīng)網(wǎng)絡，即backpropagationneuralnetwork,是目前應用最為廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一，它能夠學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，但無需提前揭示描述映射關系的數(shù)學方程，一般認為一個3層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠實現(xiàn)對任意非線性函數(shù)進行逼近(根據(jù)Kolmogorov定理)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種典型的有導師算法，具有并行處理特征和初步的自適應與自組織能力，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡處理問
6、題可以大大提高處理速度和工作效率。目前,BP神經(jīng)網(wǎng)絡的主要應用領域有：函數(shù)逼近、模式識別、分類、數(shù)據(jù)壓縮等諸多方面。1醫(yī)學細胞圖像的跟蹤方法醫(yī)學數(shù)字圖像處理是數(shù)字圖像處理的一個重要分支，也是醫(yī)學影像技術的重要研究領域，它通常包括圖像的分割、邊緣檢測、跟蹤、識別等方面，是集數(shù)字計算機的圖像處理能力、彫像技術在醫(yī)學領域的普及等的綜合處理技術。其中，圖像跟蹤問題作為計算機科學技術發(fā)展的一個重要方面，已經(jīng)有很多年的發(fā)展歷史，最早可以追溯到第二次世界大戰(zhàn)前夕。隨著目標探測技術的不斷發(fā)展，同時檢測多個目標的可行性大大提高，但這也加大了檢測和跟蹤的復雜度和難度，新問題層出不窮宓。細胞是構成生
7、命體的最小結構單元，研究細胞內(nèi)部的生化和生理運動有利于人類深入探索生命的奧秘，醫(yī)學細胞圖像的跟蹤與檢測等更是涉及到生物醫(yī)學等領域。因而針對細胞展開的研究比較廣泛，也是有著非常重要的意義的［1］。隨著牛物技術和醫(yī)學影像技術的飛速發(fā)展，熒光成像技術和分子級生物著色技術，以及光掃描共聚焦顯微鏡（LSCM）和全內(nèi)反射熒光顯微鏡（TIRFM）等數(shù)字化熒光成像技術設備在牛物醫(yī)學圖像領域的得以廣泛使用，這些都給細胞圖像的處理提供了便利條件，使得對生命體中的觀察目標能夠快速定位跟蹤，這非常有助于細胞問題研究
