钱伟丽 刘 敏 李洁沁 刘小燕

(湖南大学电气与信息工程学院， 长沙 410082)

引言

图1 植物顶端分生组织的显微图像栈序列。 (a)植物样本；(b)植物顶端分生组织的放大特写；(c)共聚焦显微镜成像系统；(d)通过共聚焦激光扫描显微镜得到的顶端分生组织细胞沿时间方向的图像栈序列(图像可能发生旋转或平移)；(e)基于分水岭算法的分割结果Fig.1 The time series of microscopic plant cell image stack。 (a) A plant sample; (b) Shoot apical meristem; (c) Confocal laser scanning microscope; (d) An example of the cell images taken by confocal laser scanning microscopy at different time instances (images can be translated or rotated); (e) The segmentation results of (d) based on watershed algorithm

生物体的生长发育模式主要包括细胞群体的空间排列规则以及细胞的迁移、扩张和分裂等动态行为规律，因此对细胞群体的行为规律做出精确的理解是建立生物体生长发育模型的关键步骤[1-2]。基于光学显微成像技术，研究活体内的细胞运动模型以及细胞生长规律，进而探索生物体基因的结构功能以及生物体发育过程的科学机理，对于生命科学基础研究具有重大意义。为此，对显微图像数据中细胞群的追踪算法研究具有非常重要的理论和应用价值。近几年来，国内外学者针对细胞追踪问题做了大量富有成效的工作，如基于半局部邻域贝叶斯判别的细胞追踪算法[3]、水平集分割算法[4-5]、拓扑约束法[6-8]、蜂窝划分和反馈纠正的追踪算法[9]、多粒子滤波器和多维分配的追踪算法[10]、概率松弛标记算法[11]、维特比算法[12]、基于细胞纹理特征的追踪算法[13]、基于复合mean-shift算法的细胞追踪方法[14]等。但是，由于植物顶端分生组织图像中细胞之间相互紧挨且形状、灰度值相近这一特殊性(见图1)，这些方法都不能直接用于该图像中细胞的追踪。……