研究目的
设计用于显微图像中对象定量评估的专用算法和工具，在无需差异荧光染色的情况下区分并量化对象。
研究成果
结合多个客观标准可以成功促进对细胞亚群或显微镜图像中呈现不同形状的物体组的差异分析，即使在没有差异染色的情况下也是如此。进一步的进展可能包括为每个选定的物体组使用单独优化的阈值。
研究不足
该方法受限于噪声对对象选择的影响以及每组对象需要足够的统计数据。
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显微镜图像中对象的选择与量化：从多标准到多阈值分析
DOI：10.1007/s12668-018-0588-2
期刊：BioNanoScience
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
由于显微成像和图像分析（包括生物医学研究）应用日益增多，设计专用算法和工具以实现图像内容中对象的定量评估已成为迫切需求。近期已有多种方法（从机器学习方法的细胞计数到统计图像分析）被提出并成功应用于解决细胞定量问题。本文重新审视上述问题，针对同一图像中需明确区分和量化对象、且无需采用差异荧光染色等专门实验设置的样本进行研究。我们考察了若干可能的分类标准，并明确展示了如何通过单一算法整合这些标准来提升复杂图像的处理效果——这类图像中基于单一标准的规则必然失效。最后，我们提出一种基于不同阈值对象选择结果组合的非均匀图像分析方法，从而将算法从多标准分析升级为多阈值分析。为验证所提解决方案的性能，我们展示了多个典型复杂结构案例：既包含活细胞与凋亡细胞的图像，也包含球状与纤维状热休克蛋白IbpA混合物的图像。
作者：
Mikhail I. Bogachev，Vladimir Yu Volkov，Gleb Kolaev，Liliya Chernova，Innokentii Vishnyakov，Airat Kayumov
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