图像算法方式的细胞追踪

细胞运动研究是研究细胞的重要组成部分。针对细胞运动图像序列,提出一种基于复合型Mean-Shift算法追踪细胞移动的方法,并就这一方法在追踪细胞移动过程中所涉及的问题进行分析,提出核心参数选择方案,并描述了图像预处理的过程。应用该算法对目标细胞进行追踪,以细胞运动轨迹图像序列方式来显示追踪效果,对每个目标细胞追踪十次来验证算法的正确性,结果表明平均追踪时间约为22s,追踪正确率为100%。

序列显微镜图像的细胞追踪算法

随着显微镜成像技术的成熟,细胞分析已经成为生物图像分析领域的重要内容之一。早期的研究主要集中在静态细胞图像信息如细胞计数和细胞形态特征等问题上。随着活细胞成像技术的发展,产生了大量延时细胞图像数据,人工处理这些数据费时费力,工作效率低下,引入细胞追踪算法可使数据处理的工作量大为减少。本文对已有的细胞追踪的算法进行分析,对算法的优缺点和追踪结果进行比较,并从提高细胞追踪算法的精确度与速度的角度提出设想与展望。

基于局部图动态匹配的植物细胞追踪算法研究

植物细胞追踪算法的研究对建立细胞的生长发育模型并探索其基因的结构和功能至关重要。由于植物细胞拥有相似的形状和灰度分布,在空间上具有紧密相连的特殊结构,且在成像过程中存在严重的噪声干扰,细胞图像可能发生错位或者旋转,给植物细胞的追踪带来了巨大挑战。针对以上难点,提出一种基于局部图动态匹配的细胞追踪方法,细胞面积、相邻细胞之间的夹角与距离被用作匹配的基本特征。通过计算相邻两帧细胞图像中细胞上述特征的距离函数,寻找最相似的细胞对作为种子细胞对,然后通过种子细胞逐步匹配其邻域细胞。在细胞逐步匹配过程中,已匹配的细胞将作为新增加的种子细胞。在动态扩张的已匹配细胞邻域范围中,每次优先匹配特征距离最小的细胞对,通过这种动态匹配方法提高细胞匹配的准确率。算法对3组未配准植物顶端分生组织细胞图像序列及它们的配准图像序列进行追踪实验,结果显示与之前的植物细胞追踪算法相比,在配准图像序列中平均追踪准确率可提高4%,在未配准图像序列中平均追踪准确率可提高30%。实验结果表明,所提出的算法可有效提高细胞追踪的准确率,对显微图像数据中细胞群的追踪具有很好的应用价值。

蜂窝划分的多帧及原图反馈法的细胞追踪方法

在追踪序列图像中大量疏密不均的细胞时,由于细胞存在粘连、分裂、移入与移出等问题,影响其分割与追踪的准确性。为了进一步提高追踪的准确性,提出一种蜂窝划分的多帧及原图反馈修正的细胞追踪方法。首先把分割好的图像进行蜂窝状区域划分,然后引入Delaunay三角网建立细胞邻域图,再应用拓扑约束实现细胞匹配,最后把细胞共分为欠分割、过分割、粘连、分裂、移入、移出和未处理细胞共七大类,并提出多帧反馈和原图反馈法对匹配结果和分割错误进行修正。实验结果表明,本方法能够有效追踪细胞分布疏密不均、团簇问题严重及细胞于帧间游动速度快的图像序列,不但大幅度地修正分割错误以降低追踪对分割的依赖性,而且可拓宽拓扑约束法的适用性,最终使追踪准确率有很大的提高。算法测试了3个细胞图像序列,比拓扑约束法的追踪准确率分别提高25.61%、77.14%和45.83%。

基于特征提取量化分析的体外活细胞追踪算法研究

目的:提高显微镜下序列图像细胞追踪的效率及准确度。方法:提出双阈值形态学与拓扑约束图论法相结合的自动细胞追踪算法,用来分析体外活细胞定向迁移轨迹及参数,并从细胞数目及细胞特征两方面分析追踪算法的准确性。在特征分析方面,从运动速度、运动距离、趋化速度、趋化指数和方向持续性5个指标与手动采样数据进行对比。结果:该算法可以分别识别在毛细管针部灰度较高区域的细胞及其他区域灰度较低的细胞,细胞数目准确度平均达到91.8%,分析得到的5个特征指标与手动采样分析结果基本一致,误差不超过5%。结论:双阈值形态学与拓扑约束图论法相结合的自动细胞追踪算法可以有效提高细胞追踪的准确度。

基于改进Mean Shift算法的细胞追踪方法研究

针对经典Mean Shift算法不能有效追踪快速移动细胞的缺陷,提出了利用Mean Shift和卡尔曼滤波器相结合的方法快速移动细胞进行追踪。算法以卡尔曼滤波器预测出细胞的位置作为Mean Shift算法的初始位置,然后再利用Mean Shift算法追踪得到的细胞位置作为下一帧的卡尔曼滤波器的输入参数。实验结果表明,对于细胞图像的追踪,该方法较经典Mean Shift算法有着更高的准确率。

多伯努利滤波细胞追踪方法研究

现代医学诊断依赖于细胞运动状态的检查结果.为了准确获取活体细胞在一定时期内包括新生、分裂、消亡的生命活动的相关信息,为医学病理鉴定与研究提供准确可靠的实数据与定量分析结果,本文针对活体细胞追踪问题,将基于多伯努利滤波器(Multi-Bernoulli filter,MeMBer)的多目标追踪技术引入微观细胞领域的追踪中.本文将细胞个体模拟为椭圆形,对目标形态进行了估计.运用数学形态学对椭圆形的长轴、短轴、核心坐标、倾斜角度等形态特征与运动特征进行测定.本文基于多伯努利滤波器推导了一种细胞追踪算法,在分析目标观测似然函数的基础上,把利用观测似然函数对预测得到的目标状态当成量测信息进行更新,从而消除预测时带来的误差与杂波的干扰.该方法可应用于一般细胞运动状态下的活体细胞追踪.通过仿真实验验证了所得算法的有效性.

基于BP神经网络的细胞追踪方法

在医学和生物制药等领域,针对细胞的检测、识别、追踪的分析都是一些疾病防治和药物生产所必须要进行的任务,但是目前的细胞追踪算法在遇到细胞重叠、分离过程中会出现对细胞的追踪失败的情况。文章采用BP神经网络的方法来改进细胞的追踪,从而改善细胞的追踪效果。

拓扑约束结合匈牙利算法在高密度神经干细胞追踪中的研究

神经干细胞(NSCs)的运动分析是细胞学和生物学研究中重要的组成部分之一,而对大量NSCs同时进行追踪是细胞运动研究的主要难点。为了进一步提高高密度NSCs追踪算法的准确性,本文提出了一种新的基于分割、结合拓扑约束和数据关联的细胞追踪方法。首先针对实验所用的两组细胞图像序列的特点,分别采用了不同的分割方法。然后利用拓扑约束完成相邻两帧中所有细胞的数据关联并建立系数矩阵,最后对该系数矩阵利用匈牙利算法实现细胞的最优匹配,以此模式从序列的前两帧到最后一帧完成细胞追踪。实验结果表明,本文算法与单独利用拓扑约束进行细胞追踪的方法相比,有更好的追踪效果,准确性更高,序列I和序列Ⅱ的最终追踪准确率分别提高了10.17%和4%。

基于形态及运动相关分析的细胞集群识别与追踪

人类许多重大疾病,如肿瘤发生和转移等,都与细胞运动息息相关。通过细胞追踪揭示细胞行为以及细胞运动的特定规律,可为疾病医学研究提供可靠依据。当前对细胞追踪的研究手段主要有细胞染色方式和图像分析方式两种。细胞染色方法过程繁琐,成本昂贵,尤其在针对大量细胞追踪和细胞的生长、增殖过程时,精确度不高。图像分析作为新的一种研究方法,基于图像处理和机器学习,减少了人为操作,可以得到更为客观和准确的结果。本文通过长期活细胞培养,使用cellprofiler软件对显微成像后的细胞进行分割,提取细胞轮廓,最后捕捉图片中所有细胞的形态,并测量得到其形态参数,如大小、位置、长宽比等信息。对比时间序列,利用轮廓跟踪方法对同一帧和不同帧图像中的细胞形态特征相关性进行分析与比较,用提取出来的特征参数把相邻两帧中的所有细胞一一匹配,实现细胞与细胞之间的最佳匹配,进而实现大量细胞的追踪。轮廓跟踪方法主要使用目标区域的内在信息编码,这些信息可以由外观密度和形状模型构成。如果已知一个目标模型,形状匹配和外形提取分割都可以实现跟踪。本文从形态特征分析出发,结合实验对比,表明细胞的运动可以通过单个细胞的形态去追踪。本文采用的图像处理方法有助于探寻疾病细胞如癌细胞的集群运动机理,为重大疾病的提前诊断与手术治疗提供关键依据。

利用假型反转录病毒对大部分胰腺切除后再生细胞的世系追踪

胰腺是一个重要的内外分泌混合腺,胰腺发生损伤后能够再生。为了探讨胰腺活体细胞世系追踪的方法和胰腺损伤后再生细胞的来源,分别通过胰腺伤口涂抹并胰内注射、尾静脉注射及腹腔注射三种方法,利用假型反转录病毒对成体小鼠大部分切除后胰腺的细胞进行世系追踪。结果发现在活体条件下,与尾静脉注射及腹腔注射法相比,胰腺伤口涂抹并胰腺内注射反转录病毒的方法能够更有效的标记胰腺细胞;而且,通过对标记细胞的世系追踪研究证明,在胰腺损伤后,胰腺腺泡细胞能够接受损伤信号刺激发生再生。为今后进一步利用反转录假病毒对活体胰腺进行细胞命运追踪研究奠定基础,为利用反转录病毒载体进行胰腺疾病的基因治疗提供线索。

利用G-TRACE技术追踪果蝇后肠肠细胞谱系的发育模式

【目的】果蝇是完全变态昆虫,蛹期经历了幼虫组织解离和成虫组织重塑的过程。本研究旨在利用细胞谱系追踪方法 G-TRACE(Gal4 technique for real-time and clonal expression)这一新的遗传学技术,检测果蝇幼虫后肠肠细胞在蛹期发育过程中是否发生细胞迁移。【方法】采用黑腹果蝇Drosophila melanogaster engrailed-Gal4(en-Gal4)品系和G-TRACE品系杂交,并引入tub-gal80ts控制Gal4的开启时间,分别在果蝇幼虫期和蛹期进行细胞谱系追踪。幼虫期追踪:亲代产卵后将卵置于30℃培养,3龄中期转入18℃培养,成虫羽化1 d内进行检测。蛹期追踪:亲代产卵后将卵置于18℃培养,在蛹期不同发育阶段转入30℃培养,待虫体羽化后检测成虫肠道。【结果】当在果蝇幼虫期启动细胞谱系追踪,在蛹期停止追踪,发现中肠靠近中后肠边界处以及马氏管存在绿色肠细胞。而当在果蝇幼虫期关闭细胞谱系追踪,在蛹期开始追踪,则发现虫体中肠各部位及马氏管分布着绿色肠细胞。en基因在果蝇蛹期肠道中表达。【结论】结果表明,在果蝇蛹形成过程中,后肠的部分肠细胞迁移至中肠和马氏管,参与中肠和马氏管的重塑。本研究对于探索昆虫在变态发育过程中成虫器官的重塑机制具有重要的意义。

U87脑癌细胞聚集体形成原因模型与实验分析

肿瘤的原位生长和转移是患者致死的两大主要因素,因此探究转移机制,揭示关键路径,将对癌症治疗有重要的意义。U87等癌细胞在体外培养会出现自发聚集成团的现象,为探究细胞聚集体形成原因,本文建立了基于个体行为的随机CA改进模型,模拟出U87脑癌细胞在培养皿中聚集成团并集群迁移的过程,得到了与实验现象较为吻合的结果。相比传统CA模型,本文突出细胞间以及细胞与基底间的相互作用力并引入了细胞增殖机制。通过对癌细胞自组织现象进行探究后发现,细胞聚集体比单个细胞更具环境适应性,且转移效率更高。分别通过模拟和实验对细胞运动轨迹进行追踪,发现细胞运动并非完全随机,不仅受自身位置速度的影响,也与周围细胞即其所处微环境密切相关。本文从模型出发,结合统计力学相变理论分析以及实验对比,表明决定聚集模式的两大关键因素为细胞密度以及细胞间相互作用力,即细胞形成聚集体存在密度阈值和黏附强度阈值。另外模拟表明细胞形态通过影响相互作用力也对聚集模式有影响。此研究有助于探寻癌细胞集群运动机理,提出决定和影响癌细胞聚集体形成的几种关键因素,为揭示肿瘤细胞集群迁移机理提供关键证据。活细胞培养与追踪实验确定了此类肿瘤球在二维培养皿内的具体运动形式,为后续可能的三维及体内实验研究提供对比和借鉴。

利用斑马鱼模型进行中性粒细胞迁移相关作用药物的高通量筛选

目的建立半自动化高通量药物筛选系统,探索影响中性粒细胞迁移能力的药物,并探究药物对中性粒细胞免疫能力的作用,以期高效寻找可以用于治疗炎症和自身免疫性疾病的新型药物。方法应用荧光延时追踪技术记录斑马鱼卵黄囊内中性粒细胞的迁移,结合TrackMate软件建立半自动化检测与G蛋白偶联受体作用相关的不同药物处理后对中性粒细胞速度影响情况,从而进行高通量药物筛选,通过三轮重复独立筛选试验得到影响中性粒细胞迁移能力的药物;结合斑马鱼尾鳍横断实验及大肠杆菌感染实验进一步探讨该药物对中性粒细胞免疫反应能力的作用。结果建立了可靠、稳定、高效的半自动化高通量药物筛选系统,通过系统筛选得到丁香酚能够促进中性粒细胞迁移能力(0.08μm/s比0.14μm/s,t=6.01,P<0.05),氯化腾喜龙则抑制其迁移能力(0.08μm/s比0.05μm/s,t=3.93,P<0.05)。斑马鱼尾尾鳍横断损伤和斑马鱼耳蜗内大肠杆菌感染实验表明,丁香酚可抑制损伤部位中性粒细胞的趋化迁移(1、2、3 h的t值分别为1.65、1.45、1.36,P值均<0.05),而氯化腾喜龙在损伤/感染情况下对中性粒细胞免疫能力的影响差异无统计学意义(P>0.05)。结论高通量药物筛选系统可用于开发调控中性粒细胞迁移相关作用药物的研究,进而发现可用于治疗炎症和自身免疫性疾病相关的新型药物,或可以用于其他免疫相关疾病的研究和筛选任务。

阵发性心房颤动患者左心房超声心动图参数分析

目的总结分析阵发性心房颤动患者左心房超声心动图参数。方法于2020年3月至2021年3月将商丘市第一人民医院收治的50例阵发性心房颤动患者纳入观察组,使用常规超声心动图测量患者的左心房最大容积、最小容积、左心房收缩前容积、左心房膨胀指数、左心房主动排空分数、左心房被动排空分数,使用二维斑点追踪超声心动图(2D-STE)测量左心房长轴应变。另外将同期内我院接受健康检查的50名健康人作为对照组,测量同样项目,并将2组结果加以对比。结果观察组患者的左心房最大容积、最小容积、左心房收缩前容积均明显大于对照组。观察组患者的左心房膨胀指数、左心房主动排空分数、左心房被动排空分数、左心房长轴应变均明显小于对照组。各项相比较差异均有统计学意义(P<0.05)。结论常规超声心动图以及2D-STE测量均显示阵发性心房颤动患者和健康人的检查结果存在明显的差异,将这两项技术结合能够更好地为阵发性心房颤动患者作出诊断,以便患者接受早期治疗。

聚集诱导发光荧光探针在生物成像中的研究进展

有机荧光生物探针在监测生命体物质活动中具有重要的意义。与量子点(quantum dots,QDs)、绿色荧光蛋白(green fluorescent protein,GFP)和传统的具有聚集诱导淬灭效应的荧光团相比,聚集诱导发光(aggregation-induced emission,AIE)探针具有聚集态荧光强、斯托克斯位移大、光稳定性好、细胞毒性小、操作简便等显著优点。因此,AIE探针已经被广泛应用于生物医学等领域。本文简要综述了近年来AIE探针在细胞器成像、细胞追踪、活体成像方面的研究进展。

高内涵无荧光标记活细胞的运动追踪分析

细胞运动与多种细胞行为及疾病发生治疗等息息相关,通过实时细胞追踪和分析可为揭示细胞行为以及细胞运动的规律、以及疾病发生机制等提供实验依据。当前细胞追踪的常规实验方法多是从群体层面上对细胞迁移进行间接分析,无法追踪迁移过程中单个细胞的形态学以及运动动力学等参数的变化,尤其对于无荧光标记活细胞,常规明场或相差图像的追踪分析,存在图像中背景与细胞间的对比度低、细胞边界不连续等问题,难以实现细胞形态的准确识别和分辨以及自动追踪分析。高内涵细胞成像系统设备结合了活细胞成像模块和多参数的高内涵分析软件,可实现无标记活细胞快速成像以及自动分割识别和追踪分析。本文总结了高内涵成像系统的无标记细胞分析模块在体外细胞运动追踪实验中的应用。

CRISPR/Cas系统在谱系追踪中的应用

CRISPR/Cas系统是细菌和古生菌的自适应免疫系统,其对基因组高效精准的编辑,极大地推动了发育生物学、表观遗传学、药物开发、疾病治疗等多个学科和研究领域的发展.CRISPR/Cas9系统诱导基因组DNA产生双链断裂,以非同源末端连接(non-homologous end joining,NHEJ)的方式进行修复,因此会在剪切位置随机地引入短的插入和删除(insertions and deletions,indels).这些引入的indels作为区分细胞的标签,被称为条形码.细胞条形码技术已经被用于谱系追踪、基因组功能筛选等.而测序技术的飞速发展和成本的大幅度降低以及单细胞转录组测序技术的出现,可以在时间和空间层面同时对数百万个单细胞进行谱系追踪,记录细胞活动.本综述讨论了CRISPR/Cas系统的工作原理、细胞条形码技术和单细胞测序技术(scRNA-seq),以及两者结合产生的单细胞谱系追踪技术.

肿瘤不再是不治之症

“肿瘤细胞追踪疗法”是采用高科技生物工程制品作为“制导武器”．对肿瘤实施“靶向定位”，对肿瘤细胞进行“全息追踪”，经特殊处理的药物分子对肿瘤细胞具有识别性和吸附力，进入体内可自动识别肿瘤细胞并与之结合．