[发明专利]基于多模式蚁群系统的变密度细胞跟踪方法

摘要

本发明提供了一种基于多模式蚁群系统的变密度细胞跟踪方法，包括以下步骤：获取若干帧连续的变密度细胞的原始灰度图，选取其中一帧原始灰度图作为当前帧，计算当前帧原始灰度图中像素的平均似然度，并根据计算结果在细胞可能出现的区域内放置蚂蚁，从而获得生成子蚁群初始分布，这种基于多模式蚁群系统的变密度细胞跟踪方法具有以下有益效果：1）对由于运动、碰撞、分裂等引起的细胞密度变化情形（尤其是细胞密集的情况）能实现自动跟踪，并给出所有细胞动力学特征参数（轨迹、速度等）；2）能实现由于进入或离开视图而引起的密度变化细胞的自动跟踪。

主权项

1.一种基于多模式蚁群系统的变密度细胞跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：A)获取若干帧连续的变密度细胞的原始灰度图，选取其中一帧原始灰度图作为当前帧，计算当前帧原始灰度图中像素的平均似然度，并根据计算结果在细胞可能出现的区域内放置蚂蚁，从而获得生成子蚁群初始分布；B)利用当前帧原始灰度图的前一帧的细胞位置信息预测当前帧的细胞位置信息，从而获得预测子蚁群初始分布；C)将生成子蚁群初始分布和预测子蚁群初始分布中的蚂蚁根据不同的工作模式分为两组，两组蚂蚁分别根据工作模式构建各自独立的子信息素场，具体的分组方式为：对包含有N个蚂蚁的子蚁群中的任一个蚂蚁，产生一个随机数r，按公式将子蚁群中的蚂蚁分为两组，其中r₀为阈值，其中一组蚂蚁以协作模式工作在它们独立的子信息素场中，另外一组蚂蚁以竞争模式工作，两组蚂蚁分别在它们独立的子信息素场中，X^k(t)为第t帧第k个蚂蚁的状态,Γ₁代表以协作模式工作的一组蚂蚁,Γ₂代表以竞争模式工作的一组蚂蚁；利用子信息素场更新蚁群的工作模式，形成总信息素场，从而实现对细胞的位置估计；D)基于总信息素场的构建，通过合并相似子蚁群和去除由杂波导致的虚假目标进行细胞位置估计，利用细胞距离与特征信息相融合的策略进行数据关联，获取细胞运动轨迹及相关的动力学参数。