微管吸吮下細(xì)胞視頻圖像分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

張 瑩， 李曉寧

（四川師范大學(xué)，四川 成都 610101）

0 引言

生長(zhǎng)在不同力學(xué)環(huán)境下的活體細(xì)胞將發(fā)生多種不同程度地適應(yīng)性變化。通過細(xì)胞力學(xué)實(shí)驗(yàn)，可以定量研究細(xì)胞和亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)和形態(tài)的動(dòng)態(tài)變化特性，不僅有助于理解力學(xué)刺激和細(xì)胞生長(zhǎng)的關(guān)系，也有助于理解細(xì)胞病變的機(jī)理。微管吸吮法就是一種常用的細(xì)胞力學(xué)實(shí)驗(yàn)方法。它通過微管吸吮下細(xì)胞與另一細(xì)胞之間產(chǎn)生擠壓作用，精確地計(jì)算出在不同時(shí)刻下的細(xì)胞邊緣，進(jìn)而測(cè)量出細(xì)胞長(zhǎng)短軸的變化情況，為研究單細(xì)胞在力學(xué)刺激下的變形，細(xì)胞對(duì)之間的黏附特性提供了科學(xué)依據(jù)。

鑒于此，本文通過微管吸吮實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集基于AVI格式的細(xì)胞視頻文件，將其等時(shí)間間隔采樣為若干靜態(tài)幀圖像，通過時(shí)空聯(lián)合 Snakes模型，進(jìn)行每幀細(xì)胞圖像輪廓提取，最后精確計(jì)算不同時(shí)刻下細(xì)胞長(zhǎng)、短軸的變化長(zhǎng)度，實(shí)現(xiàn)了微管吸吮下細(xì)胞視頻圖像分析軟件。

1 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

“微管吸吮下細(xì)胞視頻圖像分析系統(tǒng)”的建立基于顯微攝像系統(tǒng)采集的AVI視頻文件。在視頻文件中，記錄了微管吸吮下細(xì)胞靠近、擠壓、回拉的循環(huán)過程，可以看出微管吸吮下細(xì)胞在擠壓大細(xì)胞過程中發(fā)生形變，同時(shí)微管向左回拉時(shí)，該細(xì)胞被拉開一定距離。為了準(zhǔn)確、方便地提供分析細(xì)胞受力環(huán)境所需的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，“微管吸吮下細(xì)胞視頻圖像分析系統(tǒng)”應(yīng)能準(zhǔn)確且自動(dòng)地測(cè)量吸吮細(xì)胞在不同時(shí)刻下變形長(zhǎng)度，即黃線標(biāo)明的長(zhǎng)、短軸長(zhǎng)度。

針對(duì)上述任務(wù)，“微管吸吮作用下的細(xì)胞視頻圖像分析”系統(tǒng)由視頻流轉(zhuǎn)換、細(xì)胞變形分析和信息查詢?nèi)龎K組成，都通過對(duì)話框與用戶之間進(jìn)行交互，可以獨(dú)立運(yùn)行。在細(xì)胞變形分析、信息查詢兩個(gè)模塊中，通過Visual C++ 6.0中“消息—事件”響應(yīng)機(jī)制，觸發(fā)代表細(xì)胞動(dòng)態(tài)演示、單幀提取和多幀提取等功能實(shí)現(xiàn)，最終記錄下吸吮細(xì)胞在不同時(shí)刻的變形參數(shù)，如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)功能模塊

2 系統(tǒng)關(guān)鍵算法描述

依據(jù)“微管吸吮下的細(xì)胞視頻圖像分析”系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)，需要進(jìn)而設(shè)計(jì)每個(gè)模塊具體算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義等內(nèi)容，其中視頻流轉(zhuǎn)換，細(xì)胞輪廓提取算法是整個(gè)系統(tǒng)的主要環(huán)節(jié)。

2.1 視頻流轉(zhuǎn)換算法

通過“微管吸吮法”實(shí)驗(yàn)的硬件平臺(tái)，捕獲了以AVI文件格式存放的視頻圖像。為了后續(xù)研究的需要，應(yīng)該將AVI格式下的視頻圖像進(jìn)行等時(shí)間間隔采樣，利用AVI文件信息區(qū)中strh、strf子塊的數(shù)據(jù)內(nèi)容，獲取每一幀位圖文件大小、壓縮情況、分辨率等方面的信息，形成以序列號(hào)命名的 BMP文件，保存以備后續(xù)細(xì)胞輪廓提取所用。其算法如下：

2.2 細(xì)胞輪廓提取算法

通過分析每幀細(xì)胞圖像的特點(diǎn)，采用式（2）、式（3）綜合得Snakes模型總能量函數(shù)[1-3]，進(jìn)行單幀、多幀連續(xù)細(xì)胞圖像輪廓提取。

如果需要分析單幀細(xì)胞圖像邊界，需要人工在目標(biāo)細(xì)胞內(nèi)部確定初始輪廓線，然后利用貪婪算法尋找每個(gè)輪廓點(diǎn)總能量函數(shù)的最小值，直到初始輪廓線停止運(yùn)動(dòng)時(shí)，目標(biāo)輪廓提取成功。如果需要分析多幀連續(xù)細(xì)胞圖像邊界，首先對(duì)兩個(gè)相鄰的幀圖像進(jìn)行 100∶1重新采樣，然后進(jìn)行相鄰兩幀差分運(yùn)算，再依次對(duì)這個(gè)差分圖像進(jìn)行二值化處理、腐蝕、連接坐標(biāo)點(diǎn)，自動(dòng)形成初始輪廓線，最后，采用總能量函數(shù)計(jì)算每個(gè)控制點(diǎn)能量值，并在其領(lǐng)域通過尋找最小總能量點(diǎn)，推動(dòng)初始輪廓線向細(xì)胞邊緣移動(dòng)，直到每個(gè)控制點(diǎn)到達(dá)細(xì)胞邊緣時(shí)停止，從而得到每幀圖像的細(xì)胞輪廓線[4-5]。其多幀連續(xù)圖像分割算法如下：

讀入第一、二幀圖像，重采樣后，差分；

差分圖像進(jìn)行閾值化處理技術(shù)，去掉差分值較小的坐標(biāo)點(diǎn)；

閾值化處理后的差分圖像，進(jìn)行hough變換，得到初始輪廓點(diǎn)snakes[i]；

采樣增加初始輪廓點(diǎn)集snakes[0..m_nNumOfSnakes+1]；

初始化每個(gè)能量函數(shù)在總能量中的比例系數(shù)，即光滑系數(shù)、氣球力系數(shù)、圖像力系數(shù)和梯度力系數(shù)；

描述輪廓點(diǎn)移動(dòng)的總次數(shù)stopNum=0；

3 結(jié)語

“微管吸吮下細(xì)胞視頻圖像分析”系統(tǒng)主要用于計(jì)算單細(xì)胞在力學(xué)刺激下的變形參數(shù)，有助于為科學(xué)工作者提供研究細(xì)胞生長(zhǎng)環(huán)境的科學(xué)依據(jù)。因此，作者通過認(rèn)真分析用戶的實(shí)際需求，規(guī)劃了系統(tǒng)的總體框架，提出了視頻流轉(zhuǎn)換算法和基于Snakes模型的細(xì)胞邊緣提取算法，以Visual C++軟件開發(fā)語言實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能，讓用戶可以通過菜單選擇性地對(duì)單幀、多幀細(xì)胞圖像進(jìn)行分析，為計(jì)算細(xì)胞變形參數(shù)提供了高效、準(zhǔn)確的邊緣數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)已經(jīng)在某些細(xì)胞生物實(shí)驗(yàn)中發(fā)揮作用，在不斷地實(shí)踐過程中，我們發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)雖然能夠滿足用戶精確計(jì)算細(xì)胞變形參數(shù)的需求，但是仍然存在不足，例如：初始輪廓線人工定位、魯棒性等，將在后續(xù)邊緣提取算法研究中進(jìn)一步完善。

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