三维显微图像中神经元树突棘自动检测与分析

利用荧光标记显微成像研究树突棘的形态结构是神经学的重要研究手段之一,现阶段在低信噪比图像中对树突棘检测并进行形态学分析主要依赖人工参与,使得分析缺乏客观参照系且极其耗费人力.提出了一种基于断点匹配搜索和分段采样曲线拟合的算法,能够自动检测神经树突的边缘,实现树突与突棘的分离,并计算出繁杂图像的树突与突棘的大小、个数、密度等参量.分析结果表明,此方法为树突棘图像的分析提供了高效、准确的分析工具.     

显微图像中神经元树突和树突棘的检测

为了快速检测显微图像中神经元的树突以及树突上的神经棘,改进了探索跟踪算法,利用改进的匹配模板在目标内部直接检测每个中心线点的位置和方向。并以获取的中心线为初始边缘,用Level Set算法获取神经元树突和树突棘的边缘。该方法计算时间较短,能够检测神经元树突和神经棘的形态特征,可以作为观察海马区神经细胞的辅助工具。