基于sift特征点的透射电子显微镜多幅图像拼接

目的为了解决TEM在高分辨率下仅观察到小视野的问题,本文提出了一种基于sift特征点的TEM多幅图像拼接方法。方法首先,提取待拼接图像的sift特征点。然后,利用sift特征点结合多项式拟合校正场的方法对图像进行几何校正,再利用sift特征点进行图像配准。最后,采用泊松图像编辑的方法进行融合以达到无缝拼接。结果 60张TEM局部肾小球图像能拼接出完整的肾小球,图像的配准误差为62.5~187.5 nm,且与其它3种图像拼接方法相比,能够有效减小形变、避免伪影的产生。结论本文提出的方法能得到高分辨率、大视野的TEM图像,为肾活检病理诊断提供有力的支持。

基于粒子滤波的透射电镜肾小球基底膜分割

为了分割出厚度突然变窄、走向突然转变的基底膜,以辅助病理医生诊断遗传性肾小球疾病,提出了一种基于粒子滤波的透射电镜(TEM)肾小球基底膜分割方法。依据粒子滤波的原理,首先手动选择小段基底膜得到初始化的粒子;然后根据已估计状态的粒子的先验信息,利用动态模型产生下一个状态的粒子集;再从中选择满足约束条件的粒子;并利用似然函数选出权重较大的粒子;在连续状态的估计中,为了分割出厚度突然变窄、走向突然转变的基底膜,结合了回溯法和重采样的方法来更新粒子;随着多个连续状态的粒子估计,最终得到基底膜的分割结果。实验结果:选择了6组厚度突然变窄、走向突然转变的肾小球TEM图像进行基底膜分割,Dice相似系数范围为0.70~0.85。方法能够有效分割出厚度突然变窄、走向突然转变的基底膜,得到较为完整的基底膜。

肾小球透射电镜图像的灰度与形变畸变校正

为获得大视野高分辨率肾小球图像,需对多个小视野高分辨率图像进行拼接。由于灰度不均匀和几何形变两种畸变的影响,导致图像拼接的效果不理想,对病理诊断难以起到实质性的协助,为此本文提出了肾小球透射电镜(TEM)图像的灰度与形变校正方法。本文首先描述了两种畸变对图像的影响,并根据TEM成像系统原理提出TEM图像获取模型和畸变校正模型,其次根据该模型分别利用灰度不均匀校正和几何形变校正的方法有效减小了两种畸变的影响。实验结果表明在拼接前用本文方法进行预处理后,拼接效果明显提升,有效减少了由图像畸变引起的条纹、模糊、伪影等。本文方法能有效解决肾小球TEM图像的畸变问题,有助于提高多个肾小球TEM图像的拼接效果。