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1、致致致遠(yuǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)管管管管理理理理學(xué)學(xué)學(xué)學(xué)院院院院電腦與通訊學(xué)系專題製作計劃書應(yīng)用數(shù)位影像技術(shù)於細(xì)菌運(yùn)動之研究學(xué)生：蔡其宇(9411104045):曾英聖(9411104016):張峻華(9411104007)指導(dǎo)教授：李明靜中華民國九十七年四月摘摘摘要要要由於影像技術(shù)發(fā)展快速，設(shè)備商業(yè)化的結(jié)果使其成本相對降低，量測精度亦相對提高，故機(jī)械視覺在各領(lǐng)域的應(yīng)用與需求亦隨之增加。像是生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用影像技術(shù)來協(xié)助判讀的需要增加，以往需要大量顯微鏡操作及人力觀察辨識的工作也日漸需要一套標(biāo)準(zhǔn)化的系統(tǒng)來協(xié)助處理，以降低在時間及人力上的大量耗費(fèi)。本研究專題利用
2、Matlab來進(jìn)行圖形影像上的處理，能達(dá)到不錯的處理水準(zhǔn)。為了作樣形辨識(Patternrecognition)，必須先將影像分割取出物體特徵，藉由變異數(shù)影像特性找出細(xì)菌大略位置，接著用Otsu演算法(Otsu'smethod)作二值化處理，並以形態(tài)學(xué)去除雜訊，將細(xì)菌聚集的區(qū)域以初始輪廓包圍，進(jìn)而在此初始輪廓內(nèi)依細(xì)胞影像特性利用邊界描繪(Boundarytracing)將細(xì)菌邊界分割出來，透過邊界分割出來的影像可應(yīng)用於資料庫辨識、計數(shù)細(xì)菌種類與數(shù)量，並擬利用質(zhì)點(diǎn)影像量測技術(shù)等部分，判別細(xì)菌種類也藉由分析細(xì)菌周圍流場及細(xì)菌本身之運(yùn)動，了解細(xì)
3、菌在低雷諾數(shù)(LowReynold'sNumber)流動時的運(yùn)動型態(tài)，以此紀(jì)錄並追蹤將有助於生物學(xué)、醫(yī)學(xué)甚至環(huán)境工程上的發(fā)展與應(yīng)用。一一一、一、、、前言前言1-1研究背景與動機(jī)細(xì)菌是微生物中數(shù)量與種類最多的族群，而且與人類日常生活息息相關(guān)，人體身上也帶有相當(dāng)多的細(xì)菌。據(jù)估計，人體內(nèi)及表皮上的細(xì)菌細(xì)胞總數(shù)約是人體細(xì)胞總數(shù)的十倍之多，其中有的細(xì)菌進(jìn)入人體將會使人生病，但有些寄生在我們體內(nèi)卻能幫助我們維持身體的健康。1960年代末期由於抗生素的出現(xiàn)，人類在治療細(xì)菌性感染的領(lǐng)域上獲得空前勝利，抗生素的產(chǎn)生對醫(yī)學(xué)來說是一大貢獻(xiàn)，讓許多原本致命的傳染
4、病不再可怕以減少疾病造成的死亡率。不過近幾年，人類對傳染性疾病的憂心與恐懼又再度升高，因?yàn)榭股匾呀?jīng)不再是控制病情的萬靈丹，具抗藥性細(xì)菌散播速度更是超出我們的想像，希望能透過影像處理觀察細(xì)菌對抗藥性的產(chǎn)生，有助醫(yī)學(xué)上對於疾病的根治上找出突破。細(xì)菌的種類如此之多，然而科學(xué)家對細(xì)菌的研究研究過並命名的種類只佔(zhàn)其中的小部份，科學(xué)家依專業(yè)知識在顯微鏡下長時間的觀察細(xì)菌行為，並沒有一套標(biāo)準(zhǔn)或特定的方法來描述細(xì)菌的各種活動。如今透過影像處理的技術(shù)將帶給醫(yī)學(xué)、生物學(xué)研究上重大幫助，增進(jìn)我們對疾病的理解和疾病的診斷與治療，讓人類在醫(yī)學(xué)上的研究更加快速。在
5、過去，細(xì)菌樣本透過顯微鏡以人工的方式觀測，這不但耗費(fèi)人力與時間，而且依研究者的經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)能力等等外在因素，皆會影響判讀的準(zhǔn)確性，長時間的觀測亦帶給研究者身生理與心理上的負(fù)擔(dān)，若有一套客觀且精確的系統(tǒng)來判讀結(jié)果，用來輔佐研究者在判讀上的變異性，這對研究者來說莫過於一大幫助，因此希望藉由本研究目的，發(fā)展出一套自動化的辨識系統(tǒng)以減輕量測上的誤差，達(dá)到實(shí)驗(yàn)的精確性與品質(zhì)，提升研究效率。1-2研究目的透過樣本影像的自動化計數(shù)及辨識，提高辨識的精準(zhǔn)和降低人力的耗費(fèi)，對於研究目的上可分為三個部份，分別為細(xì)菌樣本數(shù)位化、細(xì)菌辨識、運(yùn)動等後續(xù)追蹤，敘述如下
6、:1.細(xì)菌樣本數(shù)位化將樣本影像數(shù)位化後，其優(yōu)點(diǎn)在於資料易於保存和增加資料的可讀取性。由於透過玻片觀察樣本會受到時間的上限制，來回的操作難免會造成玻片會有所磨損甚至損壞，加上受到氣溫、溼度等外在環(huán)境影響，難免會照成染色劑的退褪色問題等等，透過數(shù)位化方式便可易於保存樣本的期限和增加可讀取性。2.將細(xì)菌影像建立資料庫以利後續(xù)追蹤數(shù)位化後，將每張影像上細(xì)菌的個數(shù)、位置、特徵值等資訊記載下來，透過統(tǒng)計分析軟體進(jìn)行大量的資料判讀，並可針對有問題處進(jìn)行搜索，對於樣本影像的變異之處利於第三者的鑑定，讓樣本的判讀會更加客觀，不受到少數(shù)觀察者的主觀經(jīng)驗(yàn)所決定
7、。藉由本研究目的，發(fā)展出一套自動化的辨識系統(tǒng)，進(jìn)行細(xì)胞影像的取樣、計數(shù)、作型態(tài)辨識等等，不但降低耗費(fèi)的人力與時間並提升研究效率，也增加了實(shí)驗(yàn)的客觀與準(zhǔn)確性。二二二、二、、、研究研究方法及步驟222-2---1111研究方法首先透過顯微鏡擷取系統(tǒng)對細(xì)菌樣本作定時連續(xù)拍照，以取得數(shù)位化影像進(jìn)行影像處理，為了作樣形辨識(Patternrecognition)，必須先將影像分割取出物體特徵，依上述文獻(xiàn)知道進(jìn)行影像分割時，應(yīng)對不同影像之特性去進(jìn)行分割。參考Wuetal.(1996)的初始輪廓概念，藉由變異數(shù)影像特性找出細(xì)菌大略位置，將細(xì)菌聚集的區(qū)域
8、以初始輪廓包圍，進(jìn)而在此初始輪廓內(nèi)依細(xì)菌影像特性利用邊界描繪(Boundarytracing)將細(xì)菌邊界分割出來，利用Otsu演算法(1979)作二值化處理，並以形態(tài)學(xué)去除雜訊，最後以鏈碼(C
