本發(fā)明涉及細胞成像技術(shù)研究領(lǐng)域，尤其是一種癌細胞細胞軌跡跟蹤與關(guān)聯(lián)方法。

背景技術(shù)：

細胞軌跡追蹤就是結(jié)合視頻前后幀的信息以及細胞分裂生長的過程，實現(xiàn)對連續(xù)幀間細胞生命軌跡的追蹤和關(guān)聯(lián)。而本發(fā)明的目標對象是受藥物抑制的癌細胞，其分裂生長過程較正常細胞具有特殊性，復(fù)雜性。傳統(tǒng)的單一的細胞追蹤方法并不適用。

從目前已有的多種目標跟蹤方法來看，近年來研究較多的多目標的細胞跟蹤主要分為兩類。第一類基于幀間數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的算法，即通過前一幀信息來估計當前幀細胞情況，如此循環(huán)迭代。第二類是通過全局數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的多目標跟蹤方法，利用更大的時間窗口獲得更多的信息，通過全局軌跡長期的檢測，在給定時間段內(nèi)全局的解決軌跡連接問題。這些方法在處理樹形層級軌跡關(guān)聯(lián)時(即母細胞分裂到子細胞的情況)仍有一定的問題，需要我們在細胞分類后連續(xù)觀測幾幀細胞的情況以對細胞關(guān)聯(lián)關(guān)系進行修正。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中一個目標對象的跟蹤門限中量測數(shù)據(jù)可能不止一個(即量測數(shù)據(jù)可能來自于正確目標對象，也有可能來自于其他目標對象，也可能來自于雜波)的問題、精度較低，本發(fā)明提出了一種精度較高的顯微圖像序列中癌細胞軌跡追蹤與關(guān)聯(lián)方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

一種顯微圖像序列中癌細胞軌跡追蹤與關(guān)聯(lián)方法，所述細胞軌跡追蹤與關(guān)聯(lián)方法包括如下步驟：

1)基于最近鄰法的癌細胞軌跡片段形成，即將檢測到的癌細胞區(qū)域前后幀關(guān)聯(lián)，形成可信的軌跡片段，過程如下：

首先，設(shè)置跟蹤波門限r(nóng)，落到跟蹤波門中的量測作為候選回波，即目標的量測值z_i(k)是否能夠滿足公式：

${\[z_i\left(k\right)-\hat{z}\left(k\right|k-1)\]}^T{S}^{-1}\left(k\right)\[z_i\left(k\right)-\hat{z}\left(k\right|k-1)\]\≤r$

其中是跟蹤波門的中心，如果波門中只有一個量測，該量測值則直接被用于軌跡的更新中，形成連續(xù)的軌跡段；如若有一個以上的候選回波，則應(yīng)根據(jù)距離計算方式，找到距離最近的候選回波，來用于軌跡的更新；其中，z_i(k)對應(yīng)的統(tǒng)計距離為：

$d^2\left(z_i\right(k\left)\right)={\[z_i\left(k\right)-\hat{z}\left(k\right|k-1)\]}^T{S}^{-1}\left(k\right)\[z_i\left(k\right)-\hat{z}\left(k\right|k-1)\]$

接著，考慮當跟蹤波門中只有一個量測，或是距離最近的候選回波距離前一幀目標的距離d足夠近的情況下，將其連接到細胞軌跡中，形成細胞軌跡片段；而當最近量測值距離超過某一閾值，或是有兩個及以上候選回波距離前一幀目標的距離d都比較近的情況下，細胞軌跡片段斷裂，重新開始新的軌跡；

2)基于細胞動態(tài)特征的全局軌跡關(guān)聯(lián)；

由于細胞在生長、分裂、融合的過程中形態(tài)不斷發(fā)生改變，僅依靠單一的特征難以正確區(qū)分，因此結(jié)合細胞的動態(tài)特征匹配，將再次斷裂的細胞軌跡片段關(guān)聯(lián)。

細胞動態(tài)特征參數(shù)包括以下4種：運動位移參數(shù)E_displacement、運動偏斜參數(shù)E_skewness、面積變化參數(shù)E_area以及形狀變化參數(shù)E_deformation；

細胞u和v的運動位移參數(shù)E_displacement定義如下：

$E_{displacement}(u,v)=\frac{\left|\right|c_u^n{c}_v^{n+1}\left|\right|}{\sqrt{H^2+W^2}}$

其中，c_u，c_v分別是細胞u、v在第n幀和第n+1幀的位置，H和W分別指當前幀圖像的長和寬；

運動偏斜參數(shù)E_skewness定義如下：

這里c_t，c_u，c_v分別是細胞t，u，v在第n-1幀，第n幀以及第n+1幀時的中心位置；這個參數(shù)是用了測量運動方向的偏移。

面積變化參數(shù)E_area用于測量細胞u和v的重疊程度，定義如下：

$E_{area}(u,v)=\{1-\frac{s_c^{n,n+1^2}}{s_u^n{s}_v^{n,n+1}}\}$

其中，指細胞u在第n幀的面積，值細胞v在第n+1幀中的面積，指兩細胞的重疊程度；這個公式表明，兩細胞重疊面積越多，兩者就更傾向于是同一個細胞。

對于形狀變化參數(shù)參數(shù)E_deformation，使用匹配細胞u和v面積的橢圓離心率，橢圓離心率公式Q＝P²/(4π×A²),這里P和A分別表示橢圓的周長和面積，形變參數(shù)E_deformation定義如下：

$E_{deformation}(u,v)=\frac{\left|Q_u^n-Q_v^{n+1}\right|}{\sqrt{{\left(Q_u^n\right)}^2+{\left(Q_u^{n+1}\right)}^2}}$

使用4個參數(shù)來估計軌跡片段間的相似程度，另外，使用一個基于雙邊權(quán)值匹配的全局最優(yōu)技術(shù)來最小化總代價，函數(shù)定義如下：

E(c_i,c_j)＝α₁E_displacement+α₂E_skewness+α₃E_area+α₄E_deformation

其中，E(c_i,c_j)就是第n幀中的細胞i與第n+1幀中的細胞j的代價函數(shù)，α_i限定在0到1之間，且

通過計算各個細胞的動態(tài)特征，得到代價函數(shù)的值之后，值最小的就是正確匹配的細胞，即可將此處斷裂的細胞軌跡片段正確關(guān)聯(lián)起來。

3)基于分類檢測的軌跡關(guān)聯(lián)，過程如下：

在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中，無論是基于最近鄰法的癌細胞軌跡片段形成還是基于動態(tài)特征的全局軌跡關(guān)聯(lián)，都是一對一的匹配過程。如若涉及到細胞分裂的情況，則需要根據(jù)分裂的具體狀況進行分類檢測以關(guān)聯(lián)軌跡。

首先，根據(jù)細胞分裂時候的特征判斷是否屬于分裂事件；

再者，因為本發(fā)明研究對象為受藥物抑制的癌細胞，正常細胞的分裂檢測事件判斷對本數(shù)據(jù)集并不適用。根據(jù)癌細胞分裂特征，判斷是否將未關(guān)聯(lián)的軌跡片段關(guān)聯(lián)到母細胞，并標記分裂事件。

4)基于軌跡關(guān)聯(lián)的狀態(tài)檢測糾正；

在癌細胞生命軌跡關(guān)聯(lián)之后，即觀測細胞都已形成連續(xù)的軌跡后，根據(jù)前后幀細胞的狀態(tài)對于誤檢測的細胞狀態(tài)進行修正；

從第一幀開始，記錄下待監(jiān)測癌細胞所處的階段，在該細胞的整個軌跡過程中，向后逐步檢測，記錄下與前一幀狀態(tài)不同的時刻；若所記錄的時刻為突變點，即相對整個序列的異常點，則根據(jù)前后細胞狀態(tài)修正誤檢測的情況；

另外，由于細胞生長遵循分裂間期、分裂中期和分裂后期這四個階段，細胞軌跡中的狀態(tài)一定也是按此順序出現(xiàn)，由于各個癌細胞所處階段不同，起始狀態(tài)可能是分裂間期、分裂前期或是分裂中期，但在分裂后期之前，都遵循正常的規(guī)律。分裂后期之后，即受藥物抑制癌細胞掙扎后的狀態(tài)可能會有所不同；

遵循如上兩個原則以修正癌細胞細胞跟蹤軌跡。

本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在：基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的癌細胞細胞軌跡追蹤方法，既能實現(xiàn)對癌細胞細胞軌跡的關(guān)聯(lián)，同時利用分類檢測和軌跡關(guān)聯(lián)的狀態(tài)檢測又能更好的關(guān)聯(lián)軌跡片段及對其加以修正。

具體實施方式

下面對本發(fā)明作進一步描述。

一種顯微圖像序列中癌細胞軌跡追蹤與關(guān)聯(lián)方法，所述追蹤與關(guān)聯(lián)方法包括如下步驟：

1)基于最近鄰法的癌細胞軌跡片段形成，即將檢測到的癌細胞區(qū)域前后幀關(guān)聯(lián)，形成可信的軌跡片段，過程如下：

首先，設(shè)置跟蹤波門限r(nóng)，落到跟蹤波門中的量測作為候選回波，即目標的量測值z_i(k)是否能夠滿足公式：

${\[z_i\left(k\right)-\hat{z}\left(k\right|k-1)\]}^T{S}^{-1}\left(k\right)\[z_i\left(k\right)-\hat{z}\left(k\right|k-1)\]\≤r$

其中是跟蹤波門的中心，如果波門中只有一個量測，該量測值則直接被用于軌跡的更新中，形成連續(xù)的軌跡段；如若有一個以上的候選回波，則應(yīng)根據(jù)距離計算方式，找到距離最近的候選回波，來用于軌跡的更新；其中，z_i(k)對應(yīng)的統(tǒng)計距離為：

$d^2\left(z_i\right(k\left)\right)={\[z_i\left(k\right)-\hat{z}\left(k\right|k-1)\]}^T{S}^{-1}\left(k\right)\[z_i\left(k\right)-\hat{z}\left(k\right|k-1)\]$

接著，考慮當跟蹤波門中只有一個量測，或是距離最近的候選回波距離前一幀目標的距離d足夠近的情況下，將其連接到細胞軌跡中，形成細胞軌跡片段。而當最近量測值距離超過某一閾值，或是有兩個及以上候選回波距離前一幀目標的距離d都比較近的情況下，細胞軌跡片段斷裂，重新開始新的軌跡；

2)基于細胞動態(tài)特征的全局軌跡關(guān)聯(lián)；

由于細胞在生長、分裂、融合的過程中形態(tài)不斷發(fā)生改變，僅依靠單一的特征難以正確區(qū)分，因此結(jié)合細胞的動態(tài)特征匹配，將再次斷裂的細胞軌跡片段關(guān)聯(lián)；

細胞動態(tài)特征參數(shù)包括以下4種：運動位移參數(shù)(E_displacement)、運動偏斜參數(shù)(E_skewness)、面積變化參數(shù)(E_area)、以及形狀變化參數(shù)(E_deformation)。

細胞u和v的運動位移參數(shù)E_displacement定義如下：

$E_{displacement}(u,v)=\frac{\left|\right|c_u^n{c}_v^{n+1}\left|\right|}{\sqrt{H^2+W^2}}$

其中，c_u，c_v分別是細胞u、v在第n幀和第n+1幀的位置，H和W分別指當前幀圖像的長和寬。

運動偏斜參數(shù)E_skewness定義如下：

其中，c_t，c_u，c_v分別是細胞t，u，v在第n-1幀，第n幀以及第n+1幀時的中心位置，運動偏斜參數(shù)是用了測量運動方向的偏移；

面積變化參數(shù)E_area用于測量細胞u和v的重疊程度，定義如下：

$E_{area}(u,v)=\{1-\frac{s_c^{n,n+1^2}}{s_u^n{s}_v^{n,n+1}}\}$

其中，指細胞u在第n幀的面積，值細胞v在第n+1幀中的面積，指兩細胞的重疊程度。這個公式表明，兩細胞重疊面積越多，兩者就更傾向于是同一個細胞。

對于形狀變化參數(shù)E_deformation，使用匹配細胞u和v面積的橢圓離心率，橢圓離心率公式Q＝P²/(4π×A²),這里P和A分別表示橢圓的周長和面積，形狀變化參數(shù)E_deformation定義如下：

$E_{deformation}(u,v)=\frac{\left|Q_u^n-Q_v^{n+1}\right|}{\sqrt{{\left(Q_u^n\right)}^2+{\left(Q_u^{n+1}\right)}^2}}$

使用4個參數(shù)來估計軌跡片段間的相似程度，另外，使用一個基于雙邊權(quán)值匹配的全局最優(yōu)技術(shù)來最小化總代價，函數(shù)定義如下：

E(c_i,c_j)＝α₁E_displacement+α₂E_skewness+α₃E_area+α₄E_deformation

這里的E(c_i,c_j)就是第n幀中的細胞i與第n+1幀中的細胞j的代價函數(shù)。這里α_i限定在0到1之間，且

通過計算各個細胞的動態(tài)特征，得到代價函數(shù)的值之后，值最小的就是正確匹配的細胞，即可將此處斷裂的細胞軌跡片段正確關(guān)聯(lián)起來；

3)基于分類檢測的軌跡關(guān)聯(lián)

在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中，無論是基于最近鄰法的癌細胞軌跡片段形成還是基于動態(tài)特征的全局軌跡關(guān)聯(lián)，都是一對一的匹配過程。如若涉及到細胞分裂的情況，則需要根據(jù)分裂的具體狀況進行分類檢測以關(guān)聯(lián)軌跡。

首先，根據(jù)細胞分裂時候的特征判斷是否屬于分裂事件，特征如下：

正常細胞發(fā)生分裂時，在下一刻會有兩個獨立的細胞產(chǎn)生，這兩個細胞距離前一時刻的母細胞距離較近；

母細胞在一份為二之前，細胞形狀變圓，周圍發(fā)亮；

兩個子細胞之間相距很近；

獨立的兩個子細胞面積相對較小，二者面積和近似于前一幀中母細胞的面積。

再者，因為本發(fā)明研究對象為受藥物抑制的癌細胞，正常細胞的分裂檢測事件判斷對本數(shù)據(jù)集并不適用。首先，癌細胞若發(fā)生分裂，未必是一分為二，可能分裂為兩個或是兩個以上子細胞；其次，母細胞形狀變圓，變圓發(fā)亮這個階段，藥物抑制下的癌細胞也會經(jīng)歷(即第三個階段)，但通常在這一階段后癌細胞會與藥物對抗做掙扎，若有分裂也是在掙扎失敗之后發(fā)生，因此變圓發(fā)亮這一特征無法作為判別依據(jù)；此外，癌細胞在受藥物作用掙扎的過程中運動劇烈，與之前相比可能有較大的位移偏差。根據(jù)癌細胞的這些分裂特征，對于在時空序列中途出現(xiàn)的未能與前幀關(guān)聯(lián)起來的癌細胞軌跡片段在前一幀中該細胞附近尋找是否有處于第四階段的細胞存在，若有，將未關(guān)聯(lián)的軌跡片段關(guān)聯(lián)到母細胞，并標記分裂事件。若未找到合適的匹配，則認為該細胞為由外部進入的新出現(xiàn)細胞；

4)基于軌跡關(guān)聯(lián)的狀態(tài)檢測糾正

在癌細胞生命軌跡關(guān)聯(lián)之后，即觀測細胞都已形成連續(xù)的軌跡后，根據(jù)前后幀細胞的狀態(tài)對于誤檢測的細胞狀態(tài)進行修正。

從第一幀開始，記錄下待監(jiān)測癌細胞所處的階段，在該細胞的整個軌跡過程中，向后逐步檢測，記錄下與前一幀狀態(tài)不同的時刻。若所記錄的時刻為突變點，即相對整個序列的異常點，則根據(jù)前后細胞狀態(tài)修正誤檢測的情況。

另外，由于細胞生長遵循分裂間期、分裂中期和分裂后期這四個階段，細胞軌跡中的狀態(tài)一定也是按此順序出現(xiàn)。由于各個癌細胞所處階段不同，起始狀態(tài)可能是分裂間期、分裂前期或是分裂中期，但在分裂后期之前，都遵循正常的規(guī)律。分裂后期之后，即受藥物抑制癌細胞掙扎后的狀態(tài)可能會有所不同。

遵循如上兩個原則，選取異常檢測方法，如常見的基于統(tǒng)計的方法，基于距離的方法，基于密度的方法，基于偏離的方法，基于聚類的方法等以修正癌細胞細胞跟蹤軌跡。