生物醫(yī)藥領(lǐng)域當(dāng)中殴燃，細(xì)胞分割問題一直是細(xì)胞成像研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)之一巷懈，它是細(xì)胞圖像識(shí)別和計(jì)數(shù)的重要前提二娄。但到目前為止透揣，其實(shí)尚未有一種可以通用且便捷高效的分割方式妆棒，能夠普遍應(yīng)用于細(xì)胞研究中。所以探索出一種普遍適用、便捷高效的分割方法一直是生物醫(yī)藥領(lǐng)域研究中的重要課題较曼。

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細(xì)胞分割的概念磷斧？

細(xì)胞分割依賴于一個(gè)簡單但基本的概念：分割的單元格必須具有與背景不同的信號(hào)。細(xì)胞分割是指依照灰度捷犹、彩色弛饭、幾何形狀等特點(diǎn)，把細(xì)胞圖像劃分成若干個(gè)互不相交的區(qū)域萍歉，使得這些特點(diǎn)在同一區(qū)域中侣颂，表現(xiàn)出一致性或相似性，而在不同區(qū)域間表現(xiàn)出明顯的不同枪孩。簡單來說憔晒，就是結(jié)合細(xì)胞本身成分，用各種手段和方法將細(xì)胞從背景中區(qū)分突顯出來硝迁。

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傳統(tǒng)細(xì)胞分割技術(shù)有哪些高降？

1、閾值分割

閾值分割是一種傳統(tǒng)的圖像分割方式锁龙，它實(shí)現(xiàn)簡單殷淮、計(jì)算量小、性能較為穩(wěn)固腺拗，尤其適合于目標(biāo)和背景占據(jù)不同灰度級(jí)范圍的圖像两靖。但由于細(xì)胞圖像的復(fù)雜性和顯微圖像光照不均，會(huì)出現(xiàn)如下圖所示的分割情況姐阎，背景的顏色偏差會(huì)對(duì)明感度較大缤贯，造成異常的分割效果既帜。

2浦匾、基于邊緣檢測分割

邊緣檢測的目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度轉(zhuǎn)變明顯的點(diǎn)。它能夠快速準(zhǔn)確地找到邊緣制私，從而通過邊緣確信區(qū)域內(nèi)的灰度或顏色信息涝填，從而達(dá)到對(duì)圖像的快速分割。但是由于細(xì)胞的透明程度揖膜，會(huì)造成邊緣信息梯度較小誓沸，從而導(dǎo)致梯度信息的流失，造成分割不全壹粟。

3拜隧、分水嶺分割

這種分割方式不需要細(xì)胞的大小、形狀和顏色都很相近趁仙，也不需要接觸點(diǎn)有大的不同洪添，是一種先進(jìn)的分割方式。但在實(shí)際應(yīng)用中，由于切片的制作和細(xì)胞本身的散布干奢，顯微鏡下可能有兩個(gè)或多個(gè)細(xì)胞粘連在一路痊焊，即細(xì)胞粘連。分水嶺分割無法對(duì)粘連的細(xì)胞進(jìn)行細(xì)致分離忿峻，會(huì)導(dǎo)致誤判等情況發(fā)生薄啥。

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Cellaview賽樂微的細(xì)胞分割效果？

為了解決傳統(tǒng)細(xì)胞分割方法的問題點(diǎn)逛尚，綜合開發(fā)出一種更普遍適用垄惧、更便捷高效的細(xì)胞分割方法，Cellaview賽樂微基于新一代圖像信號(hào)分離技術(shù)位满，依托復(fù)旦大學(xué)锉择、香港科技大學(xué)等高校的技術(shù)支持，對(duì)細(xì)胞分割算法進(jìn)行了深入研發(fā)些脐，終于研發(fā)出了一種可以解決傳統(tǒng)方法中過于依賴參數(shù)沟脓、背景不均、細(xì)胞粘合等問題盘肺，又有著良好分割效果的細(xì)胞分割方法稠臣，效果如下。

Cellaview賽樂微的細(xì)胞圖像分割方式以自動(dòng)灾纱、精準(zhǔn)爵倚、快速、自適應(yīng)性等作為研究目標(biāo)时损，同時(shí)注重臨床上的應(yīng)用也您，減少了傳統(tǒng)方式中對(duì)圖像形態(tài)學(xué)操作的依賴，算法高效精準(zhǔn)脾膨，成效理想愕炸，分割結(jié)果對(duì)紋理細(xì)節(jié)有較好的魯棒性，與人類視覺系統(tǒng)判定大體一致幔嫂。

圖1辆它、使用Cellaview賽樂微的細(xì)胞分割細(xì)節(jié)

基于這樣便捷高效的細(xì)胞分割方法，Cellaview賽樂微履恩，完美適用于細(xì)胞劃痕锰茉、匯合度識(shí)別、類器官培養(yǎng)監(jiān)測切心、腫瘤球增殖監(jiān)測飒筑、胚胎干細(xì)胞生長監(jiān)測等大多數(shù)細(xì)胞生長研究，為細(xì)胞質(zhì)量控制和監(jiān)控提供了極大幫助绽昏。