线粒体动态学研究是细胞生物学家的研究热点,其动态变化和细胞生理状态及多种人类疾病密切相关。线粒体形态特征提取和定量分析为线粒体动态学研究提供关键数据支持。目前线粒体形态定量分析多采用人工测量或半自动定量方法。这些方法效率低,误差大,不能准确客观反映线粒体动态变化。本研究针对上述问题,开发了智能化参数可调的线粒体动态学图像定量分析系统。本研究首先提出了适合描述线粒体动态变化的形态学特征参数,然后对管状结构的图像分割算法进行了综述,采用多方向模板和追踪算法对线粒体结构进行特征提取。定量系统流程包括种子点选取、16对方向模板响应、追踪算法、特征提取四部分。输出包括带有线粒体标号的中心线提取图像和特征值数据两部分。采用系统对SD大鼠平滑肌细胞线粒体进行了形态特征定量分析。与已有方法比较,结果能够更快速准确的反映线粒体的长度、平均宽度、面积、网状结构复杂程度、网状结点位置、端点位置等核心形态学特征。同时在算法方面,改进了原有种子点选取方法、走向确定的办法,提出了特征量存储矩阵等。本方法为线粒体动态学研究提供可靠工程方法,具良好的扩展性,可为其他状网状结构特征分析提供参考。