面向细胞行为辨识的计算机视觉研究与应用

摘要

细胞是生命体结构与功能的基本单位，在生命的整个过程中都伴随着细胞的生长、发育、代谢、衰老和死亡。因此，细胞多维信息的获取与研究对理解生命体生理现象至关重要。原子力显微镜(Atomic Force Microscope，AFM）作为利用“触觉”力的手段来获取细胞生理信息的方法之一，能对细胞进行微纳尺度成像的同时，可以通过力的作用，操作、测量细胞膜机械特性等方面的信息。不管是通过显微镜直接对细胞进行观察还是通过AFM进行扫描、操作和测量，都需要通过光学显微镜系统实现反馈。目前的视觉反馈自动化处理方面有着很大的不足，更多的是依靠人为手工操作，精度、效率比较低，耗时较长。因此本文围绕细胞多维信息辨识的计算机视觉技术方法与应用开展了两个方面的研究：细胞几何形态的自动化识别、测量系统和AFM微纳操作机器人系统下显微镜图像三维场景估计与误差测量方法。
　　本文针对面向细胞行为辨识的计算机视觉技术方法，开展了关于细胞识别系统设计、理论分析与实验验证的研究，主要包括以下的方面：
　　针对光诱导介电泳技术（Optically-induced dielectrophoresis，ODEP）对生物材料PEGDA水凝胶图形化基底上培养的细胞群体，提出了一整套对细胞进行识别与测量的方法。通过预处理初始条件，运用动态规划改进后的主动轮廓模型对细胞轮廓进行快速、准确识别，并对细胞几何特征进行特征设计与提取，其中包括细胞面积、细胞周长、细胞重心位置、细胞半长轴、细胞生长角。在剔除了异常数据之后，分析了正确识别的细胞的几何特性与图形化基底特征之间的关系。
　　在2D显微镜图像中，通过图像边缘模糊度的度量对3D空间深度进行估计。首先运用高斯滤波器平滑图像噪声，然后通过度量图像边缘模糊度的方法对图像边缘模糊度进行数学建模。在透镜小孔成像模型中，根据获取的边缘模糊度的，计算图像整个成像场景的景深深度；最终通过实验验证了该方法的合理性、有效性和高分辨率。
　　根据AFM探针悬臂梁的特殊几何结构，本文设计了基于探针悬臂梁边缘特征与控制点特征的探针匹配方法，能够准确将探针悬臂梁在显微镜下的图像与标定的悬臂梁图像之间进行匹配，获取准确定位AFM探针位置，并且能够测量探针逼近样本前后的图像移动误差，获取逼近位移误差。最终通过实验验证了该方法的有效性和准确性。
　　总之，本文围绕细胞行为辨识的计算机觉技术和方法为研究目标，提出了针对光诱导介电泳技术（ODEP）图形化PEGDA水凝胶基底上培养的细胞群体的快速识别与精确测量方法，并且改进单目单图像模糊边缘的估计方法，提出AFM探针成像场景深度估计方法，提出了基于探针边缘特征与控制点特征的匹配方法，获取逼近误差，为进一步的系统开发提供理论基础。

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第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 细胞多维信息测量手段与方法

1.3 计算机视觉在细胞多维信息测量应用中存在的问题

1.4 研究目标与内容

1.5 本文结构安排

第2章 细胞几何特征自动化识别与测量系统

2.1 引言

2.2 系统介绍

2.3 细胞图像识别

2.4 细胞生物几何特征的提取

2.5 细胞几何特性生物学分析

2.6 本章小结

第3章 单目微纳米操作机器人系统景深估计方法

3.1引言

3.2 2D图像景深深度估计方法

3.3 点光源成像模型

3.4 显微镜图像边缘提取

3.5 边缘稀疏深度估计方法

3.6 数值算例

3.7 结论

第4章 基于视觉匹配技术的微纳操作机器人操作误差识别与矫正方法

4.1 引言

4.2 特征提取

4.3 基于图像边缘特征和控制点的匹配方法

4.4 实验验证

4.5 本章小结

结论

总结与创新点

未来工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果

致谢