基于短程吸引长程排斥粒子聚类的团簇凸目标种子点检测
计算机视觉与模式识别
2018-04-12 v1
摘要
定位凸目标的中心在图像处理与无监督机器学习/数据聚类领域均十分重要。生物图像的自动化分析同时运用这两个领域的方法来定位细胞核并发现新的生物学效应或细胞表型。本工作中，我们开发了一种新颖的聚类方法，通过建模具有短程吸引与长程排斥势且被限制在由数据生成的势阱中的粒子，来定位重叠凸目标的中心。我们将该方法应用于培养细胞中团簇细胞核的中心定位，结果表明其相较现有方法取得显著改进（F 分数提升 8.2%）；并将其应用于一个包含无局部密度极大值的稀有类别的困难数据集上的无监督学习，表明在其他聚类技术失效时它仍能很好地定位簇中心。
引用
@article{arxiv.1804.04071,
title = {Seed-Point Detection of Clumped Convex Objects by Short-Range Attractive Long-Range Repulsive Particle Clustering},
author = {James Kapaldo and Xu Han and Domingo Mery},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.04071},
year = {2018}
}
备注
10 pages, 8 figures, with supplemental notes and videos. Submitted to be published