【摘 要】
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细胞生长汇合度是细胞体外培养环节中的重要参数。目前的细胞汇合度评估方法主要依靠人工,其结果效率低、精度差,且主观性强。图像处理技术具有快速、准确、自动化程度高等优
【机 构】
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天津工业大学电子与信息工程学院; 天津市光电检测技术与系统重点实验室; 细胞产品国家工程研究中心; 天津昂赛细胞基因工程有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61201106、61307094);天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(批准号:14JCQNJC01800);天津市光电传感器与传感网络技术重点实验室开放项目资助的课题~~
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细胞生长汇合度是细胞体外培养环节中的重要参数。目前的细胞汇合度评估方法主要依靠人工,其结果效率低、精度差,且主观性强。图像处理技术具有快速、准确、自动化程度高等优点,在生物医学领域应用日益广泛,用来分析细胞汇合度可以在很大程度上提高检测效率和客观准确性。该文提出的贴壁细胞生长汇合度自动分析算法首先运用灰度形态学的高低帽变换组合与背景减除相结合的预处理增强图像对比度,然后运用改进的K-Means聚类算法将前景和背景进行粗略地区分,最后通过面积滤波和二值形态学的算法组合对图像进行后处理,实现前景和背景的良好区分并计算细胞汇合度。实验结果显示,该算法准确性较高,可有效替代传统人工方法对细胞汇合度进行自动检测。
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