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基于数字图像处理的初级纤毛定量分析
文献摘要：
初级纤毛是一种由微管构成并突起于细胞表面的细胞器.初级纤毛的结构在某些疾病中会发生改变,特别对肿瘤的发生发展具有重要的影响.基于显微影响,分析初级纤毛的形态结构,有助于相关疾病的研究和诊断.传统分析方法主要采用Photoshop软件画线量取其长度指标,因此存在准确度低、重复性差、分析效率低等问题.本研究结合数字图像处理技术,应用色彩分离技术,将细胞与初级纤毛有效分离;并对比分析中值滤波、均值滤波、Sobel、Roberts、Prewitt、Log算子多种算法对初级纤毛形态边缘的保持效果,选取Prewitt、Log算子,改进并提升边界提取效果;再利用最大类间方差法去除杂质;最后通过连通域标记获得每个初级纤毛的周长与面积参数.与传统方法对比,本研究方法测量初级纤毛结构参数的时间由50～80 min减少为2 s,相对误差ω提高了19.08％以上,达到了快速精确测量的目的.
文献关键词：
初级纤毛;数字图像处理;滤波;连通域;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
李金;杨鹏飞;王菊芳;何进鹏;马伟;周珩
作者机构：
兰州大学核科学与技术学院,兰州 730000;中国科学院近代物理研究所甘肃省空间辐射生物学重点实验室 兰州 730000;中国科学院大学核科学与技术学院 北京 100049
文献出处：
引用格式：
[1]李金;杨鹏飞;王菊芳;何进鹏;马伟;周珩-.基于数字图像处理的初级纤毛定量分析)[J].中国生物医学工程学报,2022(02):247-251
A类：
B类：
初级纤毛,微管,突起,细胞表面,细胞器,形态结构,相关疾病,Photoshop,画线,长度指标,分析效率,数字图像处理技术,用色,分离技术,有效分离,中值滤波,均值滤波,Sobel,Roberts,Prewitt,Log,持效,边界提取,提取效果,最大类间方差法,除杂,连通域标记,周长,方法对比,纤毛结构,精确测量
AB值：
0.336206
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