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【6h】

活细胞内运动囊泡的追踪和融合的自动识别

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第1章绪论

1.1研究背景和研究现状

1.1.1糖尿病与GLUT4

1.1.2 GLUT4简介

1.1.3 TIRF显微镜

1.1.4荧光衰减校正和补偿

1.1.5荧光囊泡点的识别和追踪

1.1.6融合点的自动识别

1.1.7高斯混合模型

1.2研究意义和研究内容

第2章时间序列图像的荧光衰减校正和补偿

2.1指数函数模型的建立

2.1.1模型的假设

2.1.2指数函数的优化模型

2.2正则化和贝叶斯估计

2.3参数的显式求解式

2.4荧光衰减的补偿

2.5两点改进

2.6算法实践与讨论

第3章细胞内GLUT4囊泡的追踪

3.1多点轨迹追踪(MPT)的算法

3.1.1A.基于图论的最优匹配算法

3.2三维点追踪

3.3算法实践与讨论

第4章融合点的自动识别

4.1统计量和模板

4.2算法实践与讨论

第5章混合高斯分布模型

5.1模型的建立

5.2 EM算法

5.3算法实践与讨论

第6章总结与展望

6.1工作总结

6.2工作展望

参考文献

硕士期间发表的论文情况

致谢

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摘要

随着现代显微镜技术的快速蓬勃发展,使用全内反射荧光显微镜(TIRFM),能观察并记录活细胞内纳米级的囊泡的运动和各种状态变换,使用图像处理的工程手段对这些动态过程进行分析,得到对生物生理过程和现象的更深入透彻的解释。本研究通过应用TIRFM技术对运动的葡萄糖转运蛋白4(GLUT4)囊泡进行图像的计算机定量分析与处理,为细胞内葡萄糖转运机制的研究提供客观依据。 本研究是对活细胞内的大量运动囊泡的序列图像的处理与分析。首先对几百张序列图像进行荧光衰减的校正,联系实际应用背景,采用了稳健回归和贝叶斯统计推断相结合的方法来恢复图像信息,为下面的图像分析作预处理。其次,本研究进行了囊泡点的识别和运动的追踪,研究了特征点识别方法,使用高斯点扩散函数重构出囊泡内荧光团的分布参数,得到各个囊泡点的位置信息,然后,按照基于图论的最优匹配算法,在每个点的邻域内搜索,最优地连接序列图像之间的囊泡点,描绘出囊泡点的运动轨迹,达到多轨迹追踪的目的,也能计算出各种运动物理参数。同时荧光强度的变化即是囊泡在垂直方向Z轴上的运动,结合X-Y平面上的位移,建立三维运动轨迹。此外,除了囊泡长距离的跑动外,本研究还着重阐述了一种基于统计量和模板设计的,能自动识别囊泡融合事件和位置的方法。克服了目前国内外对融合点的识别基本上都是人工的不足,也克服了Fusion Assistant工具的太注重细节而缺乏推广性的缺点,所以本研究的自动识别融合点的方法是优于这些现有的方法的。最后,本研究还利用高斯混合模型,使用最大期望(EM)算法,从一个囊泡簇中重建出各个独立囊泡的各自参数。 经过对实际数据的应用,以上算法都能得到比较满意的结果,这将有助于生物生理方面研究。

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