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摘要：本发明公开了一种基于图像识别的线粒体融合和分裂的动态检测方法及系统，属于图像识别技术领域，该方法包括：为每张细胞图像标记采集时间，基于采集时间生成时间图像序列；赋予每张细胞图像第一序号，基于轮廓检测算法对每张细胞图像进行轮廓识别，以定位各个线粒体的第一轮廓；在细胞图像中赋予每个第一轮廓第二序号，将各张细胞图像中的第一轮廓进行对比整合；截取包含相同第二序号的第一轮廓，整合生成每个线粒体的形态变化序列；分析形态变化序列以获取线粒体各种形态及对应的出现时间；对线粒体的形态进行分析，以定位出现异常的线粒体。本发明可以对线粒体的形态进行追踪，从而准确有效地识别线粒体在整个观察周期内的动态变化。
主权项：1.一种基于图像识别的线粒体融合和分裂的动态检测方法，其特征在于，包括：使用高分辨率显微镜采集细胞图像，为每张所述细胞图像标记采集时间，基于所述采集时间生成所述细胞图像的时间图像序列；在所述时间图像序列中赋予每张所述细胞图像第一序号，基于轮廓检测算法对每张所述细胞图像进行轮廓识别，以定位所述细胞图像中各个线粒体的第一轮廓；在所述细胞图像中赋予每个所述第一轮廓第二序号，将各张所述细胞图像中的所述第一轮廓进行对比整合，使得对应相同线粒体的所述第一轮廓在不同所述细胞图像中具有相同的所述第二序号；在各张所述细胞图像中截取包含相同所述第二序号的所述第一轮廓，并根据对应的所述第一序号整合生成每个线粒体的形态变化序列；分析所述形态变化序列以获取线粒体各种形态及对应的出现时间，线粒体的形态包括分裂状态、融合状态和稳定状态；对线粒体的形态进行分析，以定位出现异常的线粒体。
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百度查询： 广东医科大学附属医院 基于图像识别的线粒体融合和分裂的动态检测方法及系统
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