[发明专利]基于蚂蚁自调整觅食行为的多细胞跟踪方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于蚂蚁自调整觅食行为的多细胞跟踪方法及系统。输入细胞图像序列后，根据前一帧蚁群及其信息素场的迭代结果对当前帧进行预测，形成高斯蚁群及高斯信息素场；在基于指数形式的蚂蚁工作模式下利用三种策略，即，蚁群觅食范围限定、蚁群重采样机制、蚁群觅食停止准则，构建信息素场；然后计算蚁群的存在概率并融合相似蚁群，考虑存在概率大于阈值的蚁群及相应高斯信息素场进行细胞状态提取，实现多细胞的精确跟踪。

技术领域

本发明属于多目标跟踪领域，更具体的涉及基于蚂蚁自调整觅食行为的多细胞跟踪系统。

背景技术

细胞作为生物体基本的结构和功能单位，它的增殖、分化和迁移不仅是任何有机生命的胚胎发育、进化和生命维持必不可少的环节还与疾病的产生与发展有着不可分割的联系，例如，大部分癌症是由于癌细胞从初始的发病组织转移到周围健康组织而导致的癌症扩散。因此，对细胞行为分析的研究在很多领域都是非常有价值的。通过分析细胞运动的过程来获得细胞的形状、数目、速度、轨迹和生长周期等特征信息，可以对细胞进行定性和定量分析，可见，对细胞动力学行为的研究对诊断和治疗疾病、提高药物研制效率等都有着不可预估的重要意义。传统的人工跟踪仍然是实验室目前最常用的跟踪方法，但这种方法不仅耗时、容易出错，而且对研究人员的专业知识和临床经验要求高。因此细胞自动跟踪方法的研究成为了一个急需解决的问题。

显微图像序列细胞的跟踪面临许多困难，比如低信噪比、细胞边界模糊、细胞变形，数目时变及细胞迁移运动的速度和方向突然改变，导致跟踪的失败等。近年来学者们提出的自动跟踪的方法大多数是针对特定数据，而且跟踪精度对细胞分割的结果依赖较强，对于复杂情形下细胞跟踪的精度不高。目前针对细胞图像序列中形变、运动特性各异及数目时变等细胞跟踪的研究理论和方法较少。本发明旨在解决形变、运动特性各异及数目时变等等多细胞跟踪难题，利用蚂蚁自调整觅食行为构建信息素场，最终实现复杂情形下多细胞的精确跟踪。

发明内容

1、本发明的目的。

本发明为了解决现有技术中对于数目时变、变形、运动特性各异和近邻多细胞跟踪难题，提出了一种基于蚂蚁自调整觅食行为的多细胞跟踪系统。

2、本发明所采用的技术方案。

本发明公开了一种基于蚂蚁自调整觅食行为的多细胞跟踪方法，包括如下步骤：

蚁群及信息素场双预测步骤，输入原始图像，基于前一帧蚁群及结果信息素场，利用高斯模型对当前帧蚁群及信息素场进行预测；

蚂蚁自调整觅食步骤，在基于指数形式的蚂蚁工作模式下利用三种策略，即限定蚁群觅食范围、蚁群重采样机制、蚁群觅食停止准则构建信息素场，实现形变、数目变化、运动状态不定和近邻细胞跟踪；

细胞状态估计步骤，基于结果信息素场和启发式函数计算每个子蚁群的存在概率，删除存在概率小于阈值的蚁群，融合相似蚁群并考虑存在概率大于阈值的蚁群进行多细胞状态估计；

其中蚂蚁自调整觅食步骤，具体为：

1)输入细胞图像序列，构建信息素场中的基于指数形式的蚂蚁工作模式；蚂蚁的觅食行为限定在规定范围内并根据概率选择邻域内像素进行搜索；假如第v组蚁群中的蚂蚁l处于像素(i′,j′)所在位置，考虑指数形式对变量的变化比较敏感，则该蚂蚁选择其可用邻域内某一像素(i,j)的概率为：

其中为第v组蚁群像素(i,j)上第t次迭代的信息素，η_i,j是像素(i,j)的启发式函数；α和β是信息素和启发式函数η_i,j之间的调节参数，Ω(i′,j′)是像素(i′,j′)的可用邻域集合；Ω(i′,j′)是限定蚂蚁觅食范围与像素(i′,j′)邻域的交集；