小鼠切片圖像的自動配準(zhǔn)與背景去除算法的研究.pdf

1、隨著生命科學(xué)與信息技術(shù)的結(jié)合與發(fā)展，生物機(jī)構(gòu)及功能的數(shù)字化成為近年來生命科學(xué)研究的熱點(diǎn)。小鼠作為目前用量最大的醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)動物，對其模型的開發(fā)，將給醫(yī)學(xué)研究和人類健康帶來突破性的發(fā)展。作為小鼠模型三維重建的基礎(chǔ)，切片圖像的配準(zhǔn)和背景去除的結(jié)果直接影響到重建的三維模型。特別是對于在制作過程中存在缺陷的切片圖像，配準(zhǔn)更是至關(guān)重要。而切片圖像三維重建一般存在海量數(shù)據(jù)處理的問題，為了有效的減少數(shù)據(jù)冗余，背景去除也是模型重建的重要環(huán)節(jié)。
　　本

2、文以第三軍醫(yī)大學(xué)2007年采集的小鼠切片圖像數(shù)據(jù)集為研究對象，結(jié)合本套數(shù)據(jù)集存在的問題以及切片背景特點(diǎn)，提出了適用于該套數(shù)據(jù)集的自動配準(zhǔn)和去背景的方法。（1）圖像配準(zhǔn)：結(jié)合切片圖像的特征，提出了基于定標(biāo)點(diǎn)修正的外配準(zhǔn)算法。該算法首先通過邊緣檢測、濾波等處理提取出外置定標(biāo)點(diǎn)，接著利用圖像矩陣中矩的定義計(jì)算出定標(biāo)點(diǎn)的質(zhì)心坐標(biāo)，將左下腳的定標(biāo)點(diǎn)質(zhì)心坐標(biāo)作為基準(zhǔn)點(diǎn)消除小鼠切片的水平晃動，最后基于左下角和右上角兩定標(biāo)點(diǎn)間距離結(jié)合最小二乘法計(jì)算相應(yīng)

3、的縮放比例曲線，解決切片圖像中小鼠目標(biāo)區(qū)域逐漸縮小的問題。（2）背景去除：利用序列切片圖像的背景特點(diǎn)和其漸變規(guī)律，提出了基于模板參照的輪廓提取去背景方法。該方法包括了模板制作、形成環(huán)形區(qū)域、斷面輪廓提取、距離結(jié)合斜率判斷去毛刺、拉格朗日插值消除不連續(xù)性以及所得輪廓結(jié)果經(jīng)填充后與原始圖像相與去背景六個步驟。由于小鼠頭部輪廓變化太過迅速以及四肢的部分輪廓與軀干輪廓不是連通區(qū)域，在研究中將小鼠切片數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分段處理，對于無法用計(jì)算機(jī)自動提取

4、的少量輪廓采用了手工修正，以此保證小鼠切片數(shù)據(jù)集輪廓的完整性。
　　對于配準(zhǔn)效果評價(jià)，文中采用了兩種方法：一種是對配準(zhǔn)前后的切片重建對比效果；另一種是基于三種統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)（均方根誤差、峰值信噪比、交叉熵）對比來進(jìn)行配準(zhǔn)的評價(jià)。結(jié)果表明了本文中方法有效的消除了切片圖像的水平晃動和目標(biāo)區(qū)域縮小的問題，達(dá)到了圖像配準(zhǔn)的目的。而對于背景去除，則通過與原始圖像對比和重建出三維模型來衡量去背景的效果。其結(jié)果表明自動去背景的算法有效的達(dá)到了背景去