基于主动轮廓模型和细胞神经网络的生物芯片分析方法

摘要

本发明公开了一种基于主动轮廓模型和细胞神经网络的生物芯片分析方法，包括以下步骤：对矩形样点采用改进的Hough变换进行倾斜校正，而对于圆形样点则采用改进的Radon变换；基于投影法对样点进行初次定位，并生成优化后的网格；然后基于邻域搜索自适应地调整网格，对样点进行二次精确定位；根据贪婪算法优化主动轮廓模型，利用CNN将样点按信号强弱进行分类；将Multiple？snakes与CNN结合，CNN先学习强信号样点snake的收敛行为，再指导弱信号样点snake的收敛，最终实现样点的合理分割；提取并输出微阵列样点信号数据。本发明解决了生物芯片图像倾斜校正、形状不规则样点及弱信号样点分割困难等问题，实现了生物芯片样点的自动识别，适合大规模的生物芯片样点快速分析。