单细胞三维结构与衍射图像特征的分类方法研究

摘要

传统流式细胞仪常用于分析细胞功能，对细胞内物质进行定性或定量分析获得细胞分子信息。之后发展出荧光显微成像式流式细胞仪，但还需进行荧光染色且只能获得有限二维信息，无法提取细胞三维信息并自动快速分析。本论文在衍射成像流式细胞检测技术方面进行了深入研究，通过相干光激励下采集单细胞散射光形成的衍射图像，研究其特征与细胞三维结构特征关系，证实两者存在高度相关性，从而为通过衍射图像来分析细胞三维结构特征提供了一种新途径。本论文研究以建立可定量分析微球或细胞三维结构与仿真计算衍射图像的方法为目标，开展了三维结构重建、衍射图像分析和基于衍射图像特征的细胞分类研究。
　　首先本论文验证利用衍射图像分析微粒三维结构的可行性。选择了四种不同标称直径聚苯乙烯微球进行实验，采集大量微球衍射图像，使用了一种基于短时傅立叶变换的算法分析微球衍射图像局部频率特性，证明微球衍射图像频率和微球直径存在线性关系，进而可由衍射图像频率获得微球直径值，同时分析两个微球结团所产生的衍射图像，为未来发展准确的微球快速测量方法奠定了基础。
　　使用衍射成像流式细胞检测系统采集大量细胞数据，观察发现其中包括不同纹理类型图像。通过细胞和细胞碎片的仿真计算，将实验数据分为细胞、细胞碎片和非细胞微粒三类。根据图像特点，分析其频率和形态学特征，建立了对实验数据进行预处理的分析方法，自动处理实验数据，剔除其中细胞碎片或杂质形成的图像，可有望改善基于衍射图像对细胞进行分类的准确率。
　　细胞衍射图像提供了丰富的细胞结构信息，本论文采用了灰度共生矩阵分析细胞图像数据，用于区分结构相似度高的细胞株和原代细胞。实验研究中包括正常前列腺细胞和前列腺肿瘤细胞，Jurkat细胞和Ramos细胞，以及小鼠T细胞和B细胞。提取衍射图像特征值用于SVM分类，分类准确率达到90％以上。
　　在实验基础上，本文研究、实现了准确仿真衍射图像的方法，为建立细胞三维结构特征与衍射图像特征的关系提供了有力的工具。首先由细胞荧光共聚焦显微镜图像重建细胞三维结构并保留荧光强度数据，再建立与荧光强度相符的细胞光学模型，由离散偶极子近似模拟不同细胞核体积或折射率细胞的Mueller矩阵，最后由Zemax软件投影衍射图像，用轮廓波变换对模拟图像进行分析和分类。
　　比较了灰度共生矩阵和轮廓波变换两种算法，发现前者更适合用于细胞衍射图像的分析且计算效率更高。

目录

声明

第一章 绪论

1.1前言

1.2传统流式细胞仪

1.3光的散射

1.4衍射成像流式细胞仪

1.5研究目的与意义

1.6本文主要工作与论文结构

第二章 衍射成像流式细胞仪系统的设置及验证

2.1衍射成像流式细胞仪系统设置

2.2微球实验

2.3微球衍射图像分析

2.4小结

第三章 实验细胞衍射图像的预处理

3.1分类算法

3.2预处理使用的特征值

3.3图像预处理

3.4小结

第四章 基于灰度共生矩阵的实验细胞衍射图像分类

4.1灰度共生矩阵

4.2实验细胞图像分类

4.3小结

第五章 基于轮廓波变换的模拟细胞衍射图像的分类

5.1细胞3D模型

5.2散射光模拟

5.3轮廓波变换

5.4模拟细胞衍射图像

5.5细胞模拟衍射图像分析

5.6小结

第六章 GLCM和CT在细胞衍射图像分析中的比较

6.1不同线粒体参数细胞模型

6.2线粒体变化的GLCM分析结果

6.3线粒体变化的CT分析结果

6.4比较GLCM与CT

6.5小结

第七章 总结与展望

7.1总结

7.2展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢