生物细胞形态检测光学技术的新进展

生物细胞形态检测光学技术的新进展

ID:5298736

大小:533.62 KB

页数:7页

时间:2017-12-07

生物细胞形态检测光学技术的新进展_第1页
生物细胞形态检测光学技术的新进展_第2页
生物细胞形态检测光学技术的新进展_第3页
生物细胞形态检测光学技术的新进展_第4页
生物细胞形态检测光学技术的新进展_第5页
资源描述:

《生物细胞形态检测光学技术的新进展》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、激光与光电子学进展Laser&OptoelectronicsProgress⑥2010《中国激光》杂志社生物细胞形态检测光学技术的新进展J\敏雷海娜王亚伟(江苏大学理学院,江苏镇江212O13)摘要综述了近年来应用光学技术x,/~m胞形态进行检测的新进展。简单介绍了包括图像识别技术、荧光显微技术在内的传统检测技术的最新进展,重点介绍了基于数字全息技术发展出的各种新型相位显微技术和其他新技术的最新发展动态。分别对傅里叶相位显微(FPM)、希尔伯特相位显微(HPM)的原理、技术特点及其成果进行了详细介绍。最后预测提出基于数字全息的细胞相

2、位模式识别是细胞检测技术未来发展的趋势。关键词生物光学;光学检测;特征分析;细胞中图分类号0439OCIS120.188017O.142O文献标识码ANewProgressonDetectionofBiologicalCellsBuMinLeiHainaWangYawei(CollegeofSciencesJangsnUniversity,Zhe阿iang,Jiangsu212013,China)AbstractTherecentadvancesincellsdetectiontechnologyaresummarized.Thel

3、atestprogressesoftraditionaldetectiontechniquesareintroduced,includingimagerecognitionandfluorescencemicroscopy.Thenthedevelopmentsofphasemicroscopybasedondigitalholographyareintroduced.Inparticular,theprinciples,technicalcharacteristicsandproductionsaboutFourierphasem

4、icroscopy(FPM)andHilbertphasemicroscopy(HPM)arerecommended.Finally,itisforecastedthatthecell—phasepatternrecognitionbasedonthedigitalholographyisthefuturedevelopmenttrendsofcellsdetectiontechnology.Keywordsphotobiology;opticsdetection;featuresanalysis;cell1引言细胞大小和形态分布的

5、检测技术涉及了众多学科,检测方法和仪器门类众多。目前,由于光学检测具有非侵人性、无电离辐射、可实时、可定量、具有多种操作模式等优点成为细胞检测的主要技术,其中镜检、荧光标记、新型显微识别、流式细胞术等多种方法成为细胞检测的主流。本文主要介绍了近几年国内外细胞检测技术的新思路和新方法,对新型相位显微技术进行了详细阐述,比较了各种细胞检测技术的优缺点,对细胞检测技术的发展前景做出了展望。2细胞传统检测技术的新发展2.1镜检及图像识别技术镜检需要提取细胞、涂片、制备,在显微镜下得到细胞图像,依靠观测人员目视进行分析检验。随着光电技术和计算

6、机图像处理技术的发展,图像的数字化处理逐步应用到细胞识别上,其自动化研究从20世纪90年代起成为国际研究的前沿和热点。2003年,LiewA.W.C.等u提出了对三维磁共振(MR)图像进行分割的自适应空间模糊C一均值(FCM)聚类算法,非常适合于医学图像中存在不确定性和模糊性的特点。2002年,BoscoloR.等将基于收稿日期:2009—08—08;收到修改稿日期:2009—11一O4基金项目:江苏省自然科学基金(BK2008230)和江苏省六大人才高峰(O6E059)资助课题。作者简介:卜敏(1977),女,博士研究生,讲师,主

7、要从事细胞光学检测方面的研究。Email:bumin@ujs.edu.cn导师简介:王亚伟(1957一),男,教授,博士生导师,主要从事激光应用技术和光学检测方面的研究。E—mail:jszjwyw@yahoo.corn.cn激兴与兴电子学进展www.opticsjourna1.net知识导引(knowledge—guided)的分割系统与一套熟练的主动轮廓模式相结合,利用一种高级过程的引导对不同的解剖结构进行分割。蔡永军等基于遗传算法成功识别了尿沉渣。基于小波变换的圆弧算法实现了红白细胞的识别和定量分析。Kumar基于数学形态对图

8、像中的白细胞做局部形态学处理,有效地分割出了白细胞的细胞质。图1为血细胞图像自动识别效果图E43。一一一一一图1血细胞图像自动识别效果图Fig.1Effectchartofbloodcorpuscleimagebyautomaticd

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。