基于分割的巨噬细胞二维加时间显微图像细胞追踪

由于巨噬细胞动态变化的形态与运动，其迁移过程中的自动分割与追踪是具有挑战性的任务。本文提出一种新算法，用于在延时显微巨噬细胞数据中实现自动细胞追踪。首先，我们设计了一种采用时空滤波、局部 Otsu 阈值化以及 SUBSURF（主观表面分割）方法的分割方法。接着，在分割图像中提取沿时间方向重叠细胞的局部轨迹。最后，通过考虑运动方向将提取的轨迹进行关联。将所提方法得到的分割图像与轨迹同半自动分割与手动追踪的结果进行比较。在荧光强度微弱、形态不规则及巨噬细胞运动的挑战性情形下，所提追踪对巨噬细胞数据达到了 97.4% 的准确率。我们期望自动提取的巨噬细胞轨迹能够提供证据，说明在组织愈合等情形下巨噬细胞如何依据其极化模式发生迁移。