細胞顯微影像技術簡介
細胞或微生物的運動特性對生物科學或工程的研究,始終是一個重要的課題,例如:
?精子的活動性,可用來做為判定精子品質(zhì)的重要指標之一
?白血球的移動模式
?神經(jīng)軸索上微細粒子之移動
但是,上述之觀測系統(tǒng),都是以PC 連接CCD 所構成之系統(tǒng)。
在固定的觀測位置,進行拍攝并擷取細胞序列顯微影像后,離線進行影像處理,從每一序列圖像中,
萃取所感興趣之細胞特征后,進行中心質(zhì)點路徑移動軌跡之演算,進而預測細胞之行為模式,如Kalman 濾波器法(Sanchiz, 1998)、雷達追蹤演算法(Beresfold, 1994)。
缺點:
1. 無法即時掌握細胞移動之軌跡,只能了解細胞在局部范圍活動時的軌跡。
2. 影像處理及運動軌跡運算佔用相當多電腦資源,尤其是細胞顯微影像系統(tǒng),往往呈現(xiàn)多目標或高雜訊的環(huán)境。
3. 大部份的觀測方法,往往僅能鎖定單一目標進行追蹤。然而,當拍攝的影像環(huán)境具有高雜訊、或個個細胞間產(chǎn)生交錯互動行為時,
此時會發(fā)生假警報或遺漏追蹤的情形,因此衍生出多種利用機率統(tǒng)計、模糊理論或類神經(jīng)網(wǎng)路等方法來加以確認觀測結果。
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百度統(tǒng)計: