[发明专利]双层多贝努利随机有限蚁群多细胞跟踪方法

说明书

本发明公开了一种双层多贝努利随机有限蚁群多细胞跟踪方法，包括基于蚁群分工的多贝努利随机有限侦察蚁群和多贝努利随机有限觅食蚁群；多贝努利随机有限侦察蚁群，通过对侦察蚁群的混沌至确定性行为建模和定义侦察蚂蚁与其近邻蚂蚁的信息交换，最终生成相应的多贝努利随机有限蚁群；多贝努利随机有限觅食蚁群，当侦察蚁群完成任务后，所生成的多贝努利随机有限侦察蚁群转化成多贝努利随机有限觅食蚁群，通过对觅食决策行为建模和信息素的持续更新，生成最终的信息素场；随机有限觅食蚁群所生成的信息素场和当前的蚂蚁状态，得到相应的多贝努利随机有限觅食蚁群存在概率及其概率分布，进一步得到所对应细胞的状态和细胞的谱系树。

技术领域

本发明属于细胞跟踪领域，更具体的涉及一种双层多贝努利随机有限蚁群多细胞跟踪方法。

背景技术

对于细胞行为的定量分析需要可靠的前仍然是实验室的主要手段，它有如下缺点，如：耗时、结果难复制、并行跟踪难等，所以自动跟踪技术是细胞跟踪近年来主要的主要研究热点。

目前，多细胞自动跟踪方法有多种，最近邻方法对于稀疏情形下的跟踪最为有效。在贝叶斯框架下，如卡尔曼滤波器、多假设跟踪方法、粒子滤波器、随机有限集方法应用于多细胞跟踪。对于绝大多数跟踪方法，若分割检测精度高，一般可以得到较好的跟踪效果，否则，由于细胞集聚，碰撞、分裂等情形所造成的过分割和欠分割，极易造成细胞跟踪丢失和发散。

在密集、细胞分裂情形下的多细胞跟踪，一直是该领域挑战性难题。目前，对于密集情形下的多细胞跟踪，主要有基于联合概率数据关联滤波器，交互式多模型方法和基于随机有限集方法，但这些方法一是要求有高的分割检测结果，二是有较为准确的细胞运动模型。对于细胞分裂情形，有概率模型法，空间拓扑近邻法等，这些方法一是依靠先验信息，二是设计专门的模型，使得这些方法很难适用于其他细胞数据。

本发明提出了双层多贝努利随机有限蚁群多细胞跟踪方法，将多细胞跟踪任务由所定义的多贝努利侦察蚁群和多贝努利觅食蚁群分工协作完成。对于多贝努利随机有限侦察蚁群层，在建立一种从混沌至确定性蚁群侦察模型基础上，提出了一种多贝努利随机有限侦察蚁群生成方法。对于多贝努利随机有限觅食蚁群层，在多贝努利随机有限侦察蚁群转化成多贝努利随机有限觅食蚁群基础上，觅食蚁群以自组织方式构建并不断更新信息素场，从而得到每个贝努利随机有限觅食蚁群的存在概率及其离散分布，进而提取出多细胞的状态和谱系树。实验结果说明，本发明所提出的方法能很好地跟踪细胞数目时变、多细胞动力学行为差异性大等跟踪难题，与目前常用的多细胞跟踪方法相比，跟踪性能大幅提高。

发明内容

1、发明目的。

本发明要解决的技术问题是多细胞密集、分裂情形下的细胞数目时变、多细胞动力学行为差异性大等跟踪难题。首先，本发明给出了基于蚁群分工的双层多贝努利随机有限蚁群框架。在此基础上，本发明所涉及的技术将多细胞跟踪任务由所定义的多贝努利侦察蚁群和多贝努利觅食蚁群分工协作完成。对于多贝努利随机有限侦察蚁群层，在建立一种从混沌至确定性蚁群侦察模型基础上，提出了一种多贝努利随机有限侦察蚁群生成方法。对于多贝努利随机有限觅食蚁群层，在多贝努利随机有限侦察蚁群转化成多贝努利随机有限觅食蚁群基础上，觅食蚁群以自组织方式构建并不断更新信息素场，从而得到每个贝努利随机有限觅食蚁群的存在概率及其离散分布，进而提取出多细胞的状态和谱系树，从而实现对多细胞的精确跟踪。

2、本发明所采用的技术方案。

本发明提出的双层多贝努利随机有限蚁群多细胞跟踪方法，包括基于蚁群分工的多贝努利随机有限侦察蚁群和多贝努利随机有限觅食蚁群；

多贝努利随机有限侦察蚁群，找出食物源可能出现的区域，通过对侦察蚁群的混沌至确定性行为建模和定义侦察蚂蚁与其近邻蚂蚁的信息交换，最终生成相应的多贝努利随机有限蚁群；