CN102799797B - 一种细胞追踪统计分析系统及方法 - Google Patents

一种细胞追踪统计分析系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102799797B
CN102799797B CN201210209552.4A CN201210209552A CN102799797B CN 102799797 B CN102799797 B CN 102799797B CN 201210209552 A CN201210209552 A CN 201210209552A CN 102799797 B CN102799797 B CN 102799797B
Authority
CN
China
Prior art keywords
cell
trajectory
frame
image
format
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201210209552.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102799797A (zh
Inventor
李慧
付玲
崔权
张智红
骆清铭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huazhong University of Science and Technology
Original Assignee
Huazhong University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huazhong University of Science and Technology filed Critical Huazhong University of Science and Technology
Priority to CN201210209552.4A priority Critical patent/CN102799797B/zh
Publication of CN102799797A publication Critical patent/CN102799797A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102799797B publication Critical patent/CN102799797B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本发明公开了一种细胞追踪统计分析系统及方法,属于数据处理和图像处理领域。所述系统包括参数设置模块、基于二级参数的多样本比较分析模块、原点归一化轨迹分析模块和轨迹追踪分析模块;其中,参数设置模块分别与基于二级参数的多样本比较分析模块、原点归一化轨迹分析模块和轨迹追踪分析模块通过数据接口相连。本发明针对选择的一个或多个样本,对目标追踪软件获得的数据进行高效、快速、批量、灵活的后处理,获得能够直观描述细胞运动特性的参数,绘制相关的参数曲线和不同类型的细胞运动轨迹,用于观察比较不同样本细胞运动特性的差异。

Description

一种细胞追踪统计分析系统及方法
技术领域
本发明属于数据处理和图像处理领域,特别涉及一种细胞追踪统计分析系统及方法。
背景技术
基于光学显微成像技术研究活体内的细胞运动以及细胞间的相互作用,进而研究生物体内各种反应的过程和机理,对于生命科学基础研究以及各种人类疾病的研究等具有非常重大的意义。然而,通常所获得的数据是细胞形态与运动特性的四维信息(x、y、z、t),而且数据量通常可以达到几个GB。这些数据的可视化与分析是一个重大挑战。
具有细胞追踪功能的软件有ImageJ插件(如ParticleTraker、SpotTracker等)、Image-ProPlus、Volocity等。其中,通过Image-ProPlus不仅可以得到细胞运动轨迹的坐标,还可以得到瞬时速度、路程、位移、细胞面积、长宽比等参数,并对其进行基础的统计分析(如求和、求最大值以及数据范围等等)。
然而,通常需要更加直观的信息来描述细胞的运动并对不同处理或不同类型的细胞的运动特性进行比较分析。现有技术需要自行编写程序进行计算和分析。因此,如何快速高效地完成对细胞追踪软件获得的数据的后处理,直观地展示细胞的运动特性,并灵活方便地进行比较分析,是现阶段的一个迫切需求。
数据的比较分析通常采用GraphPadPrism、SPSS等具有强大的统计分析功能的软件来完成。利用这些软件分析数据的频率分布,进行各类检验等灵活方便、简单易操作,可输出曲线图、散点图、条形统计图等多种形式的统计分析图,能够灵活直观地展示数据。
然而,对于这类统计分析软件,数据通常以表格形式导入,并且,便于分析起见,对于数据的排列格式也有一定的要求。另外,如果将原始数据直接导入软件,则需要手动操作,对数据进行相关计算,才能用于频率分布分析,进行各类检验等。
因此,现有方法需要大量的人工手动操作,费时费力,效率低下,同时,缺少与常用统计分析软件的连接接口,不利于数据的进一步处理。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种对目标追踪结果进行高效、快速、批量、灵活的后处理和直观展示的细胞追踪统计分析系统及方法。
为解决上述技术问题,本发明提供了一种细胞追踪统计分析系统,包括参数设置模块、基于二级参数的多样本比较分析模块、原点归一化轨迹分析模块和轨迹追踪分析模块;其中,所述参数设置模块分别与所述基于二级参数的多样本比较分析模块、所述原点归一化轨迹分析模块和所述轨迹追踪分析模块通过数据接口相连;
所述参数设置模块根据细胞显微光学成像图像和细胞追踪结果的原始数据设置样本的各项参数,所述各项参数包括:路径、图像尺寸、时间间隔和轨迹绘制范围;
所述基于二级参数的多样本比较分析模块根据所述参数设置模块设置的各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据,计算直观反映细胞运动特性的二级参数,并绘制和显示所述二级参数的图像,所述二级参数包括平均速度、捕获系数、停滞比率、平均位移和能动系数;
所述原点归一化轨迹分析模块根据所述参数设置模块设置的各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据,计算原点归一化的细胞运动轨迹坐标,绘制并显示原点归一化轨迹图;
所述轨迹追踪分析模块根据所述参数设置模块设置的各项参数,以及所述细胞显微光学成像图像和所述细胞追踪结果的原始数据,绘制并显示细胞运动原始轨迹图或细胞动态轨迹图。
进一步地,所述细胞追踪统计分析系统还包括统计分析软件接口模块,所述统计分析软件接口模块与所述基于二级参数的多样本比较分析模块通过数据接口相连,所述统计分析软件接口模块用于存储所述基于二级参数的多样本比较分析模块计算的二级参数。
进一步地,所述细胞追踪统计分析系统还包括工具条模块,所述工具条模块分别与所述基于二级参数的多样本比较分析模块、所述原点归一化轨迹分析模块和所述轨迹追踪分析模块通过数据接口相连,所述工具条模块用于对所述基于二级参数的多样本比较分析模块绘制的二级参数图像、所述原点归一化轨迹分析模块绘制的原点归一化轨迹图和所述轨迹追踪分析模块绘制的细胞运动原始轨迹图或细胞动态轨迹图进行放大、缩小和移动。
进一步地,所述细胞追踪统计分析系统还包括滑块模块,所述滑块模块通过数据接口与所述原点归一化轨迹分析模块相连,所述滑块模块用于切换显示各样本的原点归一化轨迹图。
进一步地,所述轨迹追踪分析模块包括标记属性设置单元、轨迹类型设置单元、轨迹输出格式设置单元和原始轨迹分析单元;其中,所述原始轨迹分析单元分别与所述标记属性设置单元、所述轨迹类型设置单元和所述轨迹输出格式设置单元通过数据接口相连,所述轨迹输出格式设置单元与所述参数设置模块通过数据接口相连;
所述标记属性设置单元用于设置标记物和标记线的属性,其中,所述标记物用于标记所述细胞显微光学成像图像每一帧中细胞质心所在的位置,所述标记线用于连接所述细胞显微光学成像图像每一帧中对应于同一细胞的标记物;
所述轨迹类型设置单元用于设置输出轨迹的类型,所述输出轨迹的类型包括细胞运动原始轨迹图和细胞动态轨迹图;
所述轨迹输出格式设置单元用于选择轨迹输出格式和设置对应于所选轨迹输出格式的数据属性;所述轨迹输出格式包括动画格式、图像序列格式和特定帧格式;所述对应于所选轨迹输出格式的数据属性包括数据输出帧范围、动画帧速率、图像格式、特定帧帧序号;
所述原始轨迹分析单元首先根据所述标记属性设置单元设置的所述标记物和标记线的属性以及所述细胞追踪结果的原始数据,标记出细胞运动的原始轨迹,然后根据所述轨迹类型设置单元设置的所述输出轨迹的类型,选择是否叠加所述细胞显微光学成像图像,最后根据所述轨迹输出格式设置单元选择的所述轨迹输出格式和设置的所述对应于所选轨迹输出格式的数据属性,绘制所述细胞运动原始轨迹图或所述细胞动态轨迹图。
进一步地,所述标记物的属性包括标记物的形状、标记物的大小和标记物的颜色,所述标记线的属性包括标记线的线形、标记线的线宽和标记线的颜色。
进一步地,根据选择的所述轨迹输出格式,设置所述对应于所选轨迹输出格式的数据属性,其中,所述轨迹输出格式为动画格式时,设置所述数据输出帧范围以限定所述动画播放的起始帧和终末帧,设置所述动画帧速率以限定动画播放的速度;
所述轨迹输出格式为图像序列格式时,设置所述数据输出帧范围以限定所述图像序列的起始帧和终末帧,设置所述图像格式以限定图像序列中图像的格式;
所述轨迹输出格式为特定帧格式时,设置所述图像格式以限定特定帧图像的格式,设置所述特定帧帧序号以限定绘制特定帧帧序号对应的图像。
一种细胞追踪统计分析方法,包括如下步骤:
获取细胞显微光学成像图像和细胞追踪结果的原始数据;
根据所述细胞显微光学成像图像和所述细胞追踪结果的原始数据设置样本的各项参数,所述各项参数包括:路径、图像尺寸、时间间隔和轨迹绘制范围;
根据所述各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据,计算细胞运动特性的二级参数,并绘制和显示所述二级参数的图像,所述二级参数包括平均速度、捕获系数、停滞比率、平均位移和能动系数;
根据所述各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据,计算原点归一化的细胞运动轨迹坐标,绘制并显示原点归一化轨迹图;
根据所述各项参数、所述细胞显微光学成像图像和所述细胞追踪结果的原始数据,绘制并显示细胞运动原始轨迹图或细胞动态轨迹图。
进一步地,所述绘制细胞运动原始轨迹图的具体步骤包括:
设置输出轨迹类型为细胞运动原始轨迹图;
设置标记物属性、标记线属性和轨迹输出格式;
根据所述各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据计算总帧数;
根据所述轨迹输出格式和所述总帧数设置对应于所选轨迹输出格式的数据属性,其中,轨迹输出格式为动画格式时,设置数据输出帧范围以限定动画播放的起始帧和终末帧,设置动画帧速率以限定动画播放的速度;
所述轨迹输出格式为图像序列格式时,设置数据输出帧范围以限定图像序列的起始帧和终末帧,设置图像格式以限定图像序列中图像的格式;
所述轨迹输出格式为特定帧格式时,设置图像格式以限定特定帧图像的格式,设置特定帧帧序号以限定输出特定帧帧序号所对应的图像,其中,所述数据输出帧范围和所述特定帧帧序号均不大于所述总帧数;
根据所述标记物属性、所述标记线属性和所述细胞追踪结果的原始数据绘制细胞运动原始轨迹图。
进一步地,所述绘制细胞动态轨迹图的步骤具体包括:
设置输出轨迹类型为细胞动态轨迹图;
设置标记物属性和标记线属性,以及轨迹输出格式;
根据所述各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据计算总帧数;
根据所述轨迹输出格式和所述总帧数设置对应于所选轨迹输出格式的数据属性,其中,轨迹输出格式为动画格式时,设置数据输出帧范围以限定动画播放的起始帧和终末帧,设置动画帧速率以限定动画播放的速度;
所述轨迹输出格式为图像序列格式时,设置数据输出帧范围以限定图像序列的起始帧和终末帧,设置图像格式以限定图像序列中图像的格式;
所述轨迹输出格式为特定帧格式时,设置图像格式以限定特定帧图像的格式,设置特定帧帧序号以限定输出特定帧帧序号所对应的图像,其中,所述数据输出帧范围和所述特定帧帧序号均不大于所述总帧数;
根据所述标记物属性、所述标记线属性和所述细胞追踪结果的原始数据绘制细胞运动原始轨迹图;
对所述细胞运动原始轨迹图进行二值化处理,得到二值化的细胞运动原始轨迹图;
对所述二值化的细胞运动原始轨迹图取反,得到扣除细胞运动原始轨迹的图像掩模;
将所述细胞显微光学成像图像与所述图像掩模对应相乘,得到扣除了细胞运动原始轨迹对应像素点的细胞显微光学成像图像;
叠加所述细胞运动原始轨迹图和所述扣除了细胞运动原始轨迹对应像素点的细胞显微光学成像图像,得到所述细胞动态轨迹图。
本发明提供的细胞追踪统计分析系统及方法,针对选择的一个或多个样本,对目标追踪软件获得的数据进行高效、快速、批量、灵活的后处理,获得能够直观描述细胞运动特性的参数,绘制相关的参数曲线和不同类型的细胞运动轨迹,用于观察比较不同样本细胞运动特性的差异;此外,为常用的统计分析软件提供友好接口,以便于进一步的比较分析。
附图说明
图1为本发明实施例提供的细胞追踪统计分析系统结构示意图;
图2为本发明实施例提供的轨迹追踪分析模块结构示意图;
图3为本发明实施例提供的参数设置模块工作步骤流程图;
图4为本发明实施例提供的基于二级参数的多样本比较分析模块和原点归一化轨迹分析模块工作步骤流程图;
图5为本发明实施例提供的轨迹追踪分析模块工作步骤流程图;
图6为本发明实施例提供的“平均速度&停滞比率”二级参数曲线示意图;
图7为本发明实施例提供的“平均位移&时间”二级参数曲线示意图;
图8为本发明实施例提供的“平均位移&时间平方根”二级参数曲线示意图;
图9为本发明实施例提供的“能动系数&时间”二级参数曲线示意图;
图10为本发明实施例提供的原点归一化轨迹示意图;
图11为本发明实施例提供的细胞动态轨迹示意图。
具体实施方式
数据来源:
采用目标追踪软件对时间序列图像,通常为包含细胞运动四维信息(x、y、z、t)的显微光学成像图像,进行目标追踪分析,获得各样本细胞追踪结果的原始数据。
参见图1,本发明实施例提供了一种细胞追踪统计分析系统,包括参数设置模块、基于二级参数的多样本比较分析模块、原点归一化轨迹分析模块和轨迹追踪分析模块;其中,参数设置模块分别与基于二级参数的多样本比较分析模块、原点归一化轨迹分析模块和轨迹追踪分析模块通过数据接口相连;
参数设置模块根据细胞显微光学成像图像和细胞追踪结果的原始数据设置样本的各项参数,包括:路径、图像尺寸、时间间隔和轨迹绘制范围。
其中,路径(Path):细胞追踪结果的原始数据所在的路径。需要注意的是,需要进行比较分析的多个样本必须具有相同路径。
图像尺寸(Imagesize):追踪细胞运动,通常是对时间序列图像或动画进行处理。这里的“图像尺寸”指的就是动画或时间序列图像所包含图像的大小是多少微米(μm,微米尺寸),多少像素(pixel,像素尺寸)。
时间间隔(Timeinterval):通常目标追踪软件所要处理的原始数据为时间序列图像或动画,帧与帧之间有固定的时间间隔。
轨迹绘制范围(Trajectorylimits):原点归一化轨迹(Flowerplot)的坐标范围。
基于二级参数的多样本比较分析模块根据参数设置模块设置的各项参数和细胞追踪结果的原始数据,计算直观反映细胞运动特性的二级参数,并绘制和显示二级参数的图像,二级参数包括平均速度(Vmean)、捕获系数(Arrestcoefficient)、停滞比率(Confinementratio)、平均位移(Meandisplacement)和能动系数(Motilitycoefficient)。
其中,就一个特定的二级参数图像而言,其包含了所选择的每一个样本的二级参数曲线,便于进行比较分析。
原点归一化轨迹分析模块根据参数设置模块设置的各项参数和细胞追踪结果的原始数据,分别计算各个样本原点归一化的细胞运动轨迹坐标,绘制、显示并保存原点归一化轨迹图;
轨迹追踪分析模块根据参数设置模块设置的各项参数,以及细胞显微光学成像图像和细胞追踪结果的原始数据,针对所选择的一个或多个样本,绘制并显示细胞运动原始轨迹图或细胞动态轨迹图,或进一步将其制作成动画。
其中,细胞追踪统计分析系统还包括统计分析软件接口模块,统计分析软件接口模块与基于二级参数的多样本比较分析模块通过数据接口相连,以常用统计分析软件所要求的格式存储二级参数。具体的存储方式为:在名为data的excel表格中新建以二级参数名命名的sheet,每一个sheet中,一个样本对应一列数据,每一列的第一行列出样本名。这样的数据存储方式,便于将相应数据直接导入常用的统计分析软件进行进一步的比较分析。
其中,细胞追踪统计分析系统还包括工具条模块,工具条模块分别与基于二级参数的多样本比较分析模块、原点归一化轨迹分析模块和轨迹追踪分析模块通过数据接口相连,工具条模块用于对基于二级参数的多样本比较分析模块绘制的二级参数图像、原点归一化轨迹分析模块绘制的原点归一化轨迹图和轨迹追踪分析模块绘制的细胞运动原始轨迹图或细胞动态轨迹图进行放大、缩小和移动。
工具条包含“Open”、“Zoomin”、“Zoomout”和“Pan”四个工具。“Open”用于打开文件,“Zoomin”、“Zoomout”和“Pan”用于对显示的参数曲线或者图像进行放大、缩小和移动。
其中,原点归一化轨迹分析模块还包括滑块模块,滑块模块通过数据接口与原点归一化轨迹分析模块相连,滑块模块用于切换显示各样本的原点归一化轨迹图。
其中,参见图2,轨迹追踪分析模块包括标记属性设置单元、轨迹类型设置单元、轨迹输出格式设置单元和原始轨迹分析单元;其中,原始轨迹分析单元分别与标记属性设置单元、轨迹类型设置单元、轨迹输出格式设置单元通过数据接口相连;另外,轨迹输出格式设置单元与参数设置模块通过数据接口相连。
标记属性设置单元用于设置标记物和标记线的属性,其中,标记物用于标记细胞显微光学成像图像每一帧中细胞质心所在的位置,标记线用于连接细胞显微光学成像图像每一帧中对应于同一细胞的标记物;其中,标记物的属性包括标记物的形状、标记物的大小和标记物的颜色,标记线的属性包括标记线的线形、标记线的线宽和标记线的颜色。默认设置为白色实线,线宽1.0,无标记物。
轨迹类型设置单元用于设置输出轨迹的类型,输出轨迹的类型包括细胞运动原始轨迹图和细胞动态轨迹图;
轨迹输出格式设置单元用于选择轨迹输出格式和设置对应于所选格式的数据属性;轨迹输出格式包括动画格式、图像序列格式和特定帧格式;设置对应于所选格式的数据属性包括数据输出帧范围、动画帧速率、图像格式、特定帧帧序号;
其中,轨迹输出格式为动画格式时,需要设置数据输出帧范围以限定动画播放的起始帧和终末帧,设置动画帧速率以限定动画播放的速度;
轨迹输出格式为图像序列格式时,设置数据输出帧范围以限定图像序列的起始帧和终末帧,设置图像格式以限定图像序列中图像的格式;
轨迹输出格式为特定帧格式时,设置图像格式以限定特定帧图像的格式,设置特定帧帧序号以限定绘制特定帧帧序号对应的图像。
数据输出帧范围默认设置为第一帧到最后一帧,动画帧速率默认设置为实际1小时的动画转换成1分钟,图像格式默认设置为tif格式,特定帧帧序号默认设置为最后一帧。其中,轨迹输出格式为特定帧格式时,原始轨迹分析单元会输出从设置的初始帧到特定帧帧序号这一帧范围内细胞走过的轨迹的图像。
原始轨迹分析单元首先根据标记属性设置单元设置的标记物和标记线的属性以及细胞追踪结果的原始数据,标记出细胞运动的原始轨迹,然后根据轨迹类型设置单元设置的输出轨迹的类型,选择是否叠加所述细胞显微光学成像图像,最后根据轨迹输出格式设置单元选择的轨迹输出格式和设置的对应于所选轨迹输出格式的数据属性,绘制细胞运动原始轨迹图或细胞动态轨迹图。
本发明实施例还提供了一种细胞追踪统计分析方法,包括如下步骤:
步骤101:基于显微光学成像图像获取细胞追踪结果的原始数据;
采用目标追踪软件对时间序列图像,通常为包含细胞运动四维信息(x、y、z、t)的细胞显微光学成像图像,进行目标追踪分析,获得样本细胞追踪结果的原始数据;
步骤102:根据细胞显微光学成像图像和细胞追踪结果的原始数据设置样本的各项参数,各项参数包括:路径、图像尺寸、时间间隔和轨迹绘制范围,具体步骤参见图3,检验参数值是否为空,如果为空,则相应参数初始化;如果不为空,则相应参数设置为更改值;
步骤103:根据参数设置模块设置的各项参数和细胞追踪结果的原始数据,计算直观反映细胞运动特性的二级参数,并绘制和显示二级参数的图像,二级参数包括平均速度、捕获系数、停滞比率、平均位移和能动系数,具体步骤参见图4,首先选择需要进行处理的一个或多个样本;其次读取所选样本细胞追踪结果的原始数据;然后计算二级参数,包括平均速度、捕获系数、停滞比率、平均位移和能动系数;最后绘制、显示并保存二级参数的图像,包括“平均速度&停滞比率”、“平均位移&时间”、“平均位移&时间平方根”和“能动系数&时间”;
就一个特定的二级参数图像而言,其包含了所选的每一个样本的二级参数曲线,便于进行比较分析;
步骤104:根据各项参数和细胞追踪结果的原始数据,计算原点归一化的细胞运动轨迹坐标、绘制并显示原点归一化轨迹图,具体步骤参见图4,首先选择需要进行处理的一个或多个样本;其次读取所选样本细胞追踪结果的原始数据;然后分别计算所选各样本原点归一化的细胞运动轨迹坐标;最后分别绘制所选各样本的原点归一化轨迹图,显示并保存;
步骤105:根据各项参数、细胞显微光学成像图像和细胞追踪结果的原始数据绘制细胞运动原始轨迹图或细胞动态轨迹图;
其中,绘制细胞运动原始轨迹图包括如下步骤,参见图5:
步骤1051:设置输出轨迹类型为细胞运动原始轨迹图;
步骤1052:设置标记物属性、标记线属性和轨迹输出格式;
步骤1053:根据所述各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据计算总帧数;
步骤1054:根据轨迹输出格式和所述总帧数设置对应于所选轨迹输出格式的数据属性,其中,轨迹输出格式为动画格式时,设置数据输出帧范围以限定动画播放的起始帧和终末帧,设置动画帧速率以限定动画播放的速度;
步骤1055:轨迹输出格式为图像序列格式时,设置数据输出帧范围以限定图像序列的起始帧和终末帧,设置图像格式以限定图像序列中图像的格式;
步骤1056:轨迹输出格式为特定帧格式时,设置图像格式以限定特定帧图像的格式,设置特定帧帧序号以限定输出特定帧帧序号所对应的图像,其中,数据输出帧范围和特定帧帧序号均不大于所述总帧数;
步骤1057:根据标记物属性、标记线属性和细胞追踪结果的原始数据绘制细胞运动原始轨迹图。
其中,绘制细胞动态轨迹图包括如下步骤,参见图5:
步骤1051:设置输出轨迹类型为细胞运动原始轨迹图;
步骤1052:设置标记物属性、标记线属性和轨迹输出格式;
步骤1053:根据所述各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据计算总帧数;
步骤1054:根据轨迹输出格式和所述总帧数设置对应于所选轨迹输出格式的数据属性,其中,轨迹输出格式为动画格式时,设置数据输出帧范围以限定动画播放的起始帧和终末帧,设置动画帧速率以限定动画播放的速度;
步骤1055:轨迹输出格式为图像序列格式时,设置数据输出帧范围以限定图像序列的起始帧和终末帧,设置图像格式以限定图像序列中图像的格式;
步骤1056:轨迹输出格式为特定帧格式时,设置图像格式以限定特定帧图像的格式,设置特定帧帧序号以限定输出特定帧帧序号所对应的图像,其中,数据输出帧范围和特定帧帧序号均不大于所述总帧数;
步骤1057:根据标记物属性、标记线属性和细胞追踪结果的原始数据绘制细胞运动原始轨迹图;
步骤1058:对细胞运动原始轨迹图进行二值化处理,得到二值化的细胞运动原始轨迹图;
步骤1059:对二值化的细胞运动原始轨迹图取反,得到扣除细胞运动原始轨迹的图像掩模;
步骤10510:将细胞显微光学成像图像与所述图像掩模对应相乘,得到扣除了细胞运动原始轨迹对应像素点的细胞显微光学成像图像;
步骤10512:叠加细胞运动原始轨迹图和所述扣除了细胞运动原始轨迹对应像素点的细胞显微光学成像图像,得到所述细胞动态轨迹图。
采用本发明实施例的系统进行细胞追踪统计分析,系统输出数据的示例如图6-11所示,示例中对两个样本Sample1和Sample2进行处理和比较分析。系统运行过程中,自动在样本所在文件夹新建“data”文件夹,用于保存输出的数据。输出的数据包括:保存各二级参数的文件;各二级参数曲线图“平均速度&停滞比率”(Vmean&Confinementratio,参见图6)、“平均位移&时间”(Meandisplacement&time,参见图7)、“平均位移&时间平方根”(Meandisplacement&Squarerootoftime,参见图8)、“能动系数&时间”(Motility&time,参见图9);各样本原点归一化轨迹图(参见图10,Sample1原点归一化轨迹图);以图片、图像序列或动画格式保存的各样本的原始轨迹图或细胞动态轨迹图(参见图11,Sample1细胞动态轨迹图,图中仅给出以动画格式保存的细胞动态轨迹图中,一个细胞,等时间间隔的6帧图像),保存于“trajectory”文件夹中。
本发明的有益效果为:
本发明实施例的系统能够实现对目标追踪软件处理的追踪结果进行高效、快速、批量、灵活的后处理以及直观展示等功能。具体来讲,针对选择的一个或多个样本,完成以下处理和分析:
1、根据通过目标追踪软件获得的一级参数(基础参数),计算能够直观描述细胞运动特性的二级参数(高级参数)。
所述的二级参数包括:
平均速度(Vmean):细胞运动的瞬时速度的平均值。
捕获系数(Arrestcoefficient):细胞运动的瞬时速度低于2微米/分钟的时间与整个运动时间的百分比。捕获系数值越大,表明细胞停滞的时间越久;该值越小,表明细胞运动活跃且运动速度快。
停滞比率(Confinementratio):细胞运动的位移和路程的比值。位移指初始位置和终末位置之间的距离,路程指整个轨迹的长度。停滞比率的取值范围为[0,1],该值越接近于0,表明细胞运动范围越小,即处于原地,停滞不前;该值越接近1,表明细胞运动范围越大,沿直线运动的趋势越明显。
平均位移(Meandisplacement):在细胞运动的整个过程中,等时间间隔的位移,取平均值。
能动系数(Motilitycoefficient):与位移的平方和时间的比值成正比,是细胞运动方向性和速度的综合反映,类似于布朗运动中的扩散系数。
2、根据计算得到的二级参数,绘制曲线,显示并保存,用以观察比较不同样本细胞运动特性的差异。
所述的二级参数曲线包括:
平均速度&停滞比率(Vmean&Confinementratio,参见图6):纵坐标为平均速度,横坐标为停滞比率。图中,数据的分布可以分为四个区域:左上角,表明细胞以较快的速度原地打转,停滞不前;右上角,表明细胞以较快的速度向前运动,沿直线运动的趋势明显;左下角,表明细胞运动不活跃,处于原地;右下角,表明细胞沿直线运动的趋势明显,但运动速度较慢。
平均位移&时间(Meandisplacement&time,参见图7):纵坐标为平均位移,横坐标为时间。平均位移随时间变化的曲线可以反映细胞运动的范围和活跃程度,曲线的斜率越大表明细胞运动得越活跃,运动的距离越远。
平均位移&时间平方根(Meandisplacement&Squarerootoftime,参见图8):纵坐标为平均位移,横坐标为时间的平方根。平均位移随时间平方根变化的曲线可以反映细胞运动的状态,曲线的斜率随时间呈增大趋势,表明细胞运动活跃,处于沿直线运动的状态;曲线的斜率随时间变化不大,表明细胞处于随机运动的状态;曲线的斜率随时间呈减小趋势,表明细胞运动不活跃,处于停滞不前的状态。
能动系数&时间(Motility&time,参见图9):纵坐标为能动系数,横坐标为时间。能动系数随时间变化的曲线可以反映细胞运动过程中,方向性和速度的变化。曲线呈上升趋势,表明细胞沿特定方向运动且运动速度快;曲线接近水平,表明细胞在随机运动;曲线呈下降趋势,表明细胞的运动没有方向性,且运动速度慢。
3、根据通过目标追踪软件获得的细胞运动原始轨迹坐标,对不同样本分别计算原点归一化的轨迹,绘图、显示并保存。
原点归一化轨迹图的示例参见图10,可以反映一个样本中,细胞运动的方向和范围。
4、提供相对独立的轨迹追踪分析模块:根据通过目标追踪软件获得的细胞运动原始轨迹坐标,结合细胞显微光学成像图像,根据需求,针对选择的一个或多个样本,分别绘制细胞运动原始轨迹图或细胞动态轨迹图,并保存为图片格式或动画格式。
细胞运动原始轨迹图可以反映细胞运动过程中,瞬时速度、运动方向的变化过程。
细胞动态轨迹图的示例参见图11,可以反映细胞运动过程中,瞬时速度、运动方向和形态变化之间的关系。
5、提供常用统计分析软件接口:以常用统计分析软件所要求的格式存储的二级参数可直接导入统计分析软件,利用其强大的统计分析功能进行进一步的比较分析,例如进行各类检验以及比较频率分布等。
最后所应说明的是,该系统和方法不局限于细胞追踪统计分析,也可以用于分子或其他运动颗粒追踪结果的后处理,以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照实例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种细胞追踪统计分析系统,其特征在于,包括参数设置模块、基于二级参数的多样本比较分析模块、原点归一化轨迹分析模块和轨迹追踪分析模块;其中,所述参数设置模块分别与所述基于二级参数的多样本比较分析模块、所述原点归一化轨迹分析模块和所述轨迹追踪分析模块通过数据接口相连;
所述参数设置模块根据细胞显微光学成像图像和细胞追踪结果的原始数据设置样本的各项参数,所述各项参数包括:路径、图像尺寸、时间间隔和轨迹绘制范围,其中,所述路径为细胞追踪结果的原始数据所在的路径;
所述基于二级参数的多样本比较分析模块根据所述参数设置模块设置的各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据,计算细胞运动特性的二级参数,并绘制和显示所述二级参数的图像,所述二级参数包括平均速度、捕获系数、停滞比率、平均位移和能动系数;
所述原点归一化轨迹分析模块根据所述参数设置模块设置的各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据,计算原点归一化的细胞运动轨迹坐标,绘制并显示原点归一化轨迹图;
所述轨迹追踪分析模块根据所述参数设置模块设置的各项参数,以及所述细胞显微光学成像图像和所述细胞追踪结果的原始数据,绘制并显示细胞运动原始轨迹图或细胞动态轨迹图。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述细胞追踪统计分析系统还包括统计分析软件接口模块,所述统计分析软件接口模块与所述基于二级参数的多样本比较分析模块通过数据接口相连,所述统计分析软件接口模块用于存储所述基于二级参数的多样本比较分析模块计算的二级参数。
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述细胞追踪统计分析系统还包括工具条模块,所述工具条模块分别与所述基于二级参数的多样本比较分析模块、所述原点归一化轨迹分析模块和所述轨迹追踪分析模块通过数据接口相连,所述工具条模块用于对所述基于二级参数的多样本比较分析模块绘制的二级参数图像、所述原点归一化轨迹分析模块绘制的原点归一化轨迹图和所述轨迹追踪分析模块绘制的细胞运动原始轨迹图或细胞动态轨迹图进行放大、缩小和移动。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述细胞追踪统计分析系统还包括滑块模块,所述滑块模块通过数据接口与所述原点归一化轨迹分析模块相连,所述滑块模块用于切换显示各样本的原点归一化轨迹图。
5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述轨迹追踪分析模块包括标记属性设置单元、轨迹类型设置单元、轨迹输出格式设置单元和原始轨迹分析单元;其中,所述原始轨迹分析单元分别与所述标记属性设置单元、所述轨迹类型设置单元和所述轨迹输出格式设置单元通过数据接口相连,所述轨迹输出格式设置单元与所述参数设置模块通过数据接口相连;
所述标记属性设置单元用于设置标记物和标记线的属性,其中,所述标记物用于标记所述细胞显微光学成像图像每一帧中细胞质心所在的位置,所述标记线用于连接所述细胞显微光学成像图像每一帧中对应于同一细胞的标记物;
所述轨迹类型设置单元用于设置输出轨迹的类型,所述输出轨迹的类型包括细胞运动原始轨迹图和细胞动态轨迹图;
所述轨迹输出格式设置单元用于选择轨迹输出格式和设置对应于所选轨迹输出格式的数据属性;所述轨迹输出格式包括动画格式、图像序列格式和特定帧格式;所述对应于所选轨迹输出格式的数据属性包括数据输出帧范围、动画帧速率、图像格式、特定帧帧序号;
所述原始轨迹分析单元首先根据所述标记属性设置单元设置的所述标记物和标记线的属性以及所述细胞追踪结果的原始数据,标记出细胞运动的原始轨迹,然后根据所述轨迹类型设置单元设置的所述输出轨迹的类型,选择是否叠加所述细胞显微光学成像图像,最后根据所述轨迹输出格式设置单元选择的所述轨迹输出格式和设置的所述对应于所选轨迹输出格式的数据属性,绘制并显示所述细胞运动原始轨迹图或所述细胞动态轨迹图。
6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述标记物的属性包括标记物的形状、标记物的大小和标记物的颜色,所述标记线的属性包括标记线的线形、标记线的线宽和标记线的颜色。
7.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,根据选择的所述轨迹输出格式,设置所述对应于所选轨迹输出格式的数据属性,其中,所述轨迹输出格式为动画格式时,设置所述数据输出帧范围以限定动画播放的起始帧和终末帧,设置所述动画帧速率以限定动画播放的速度;
所述轨迹输出格式为图像序列格式时,设置所述数据输出帧范围以限定图像序列的起始帧和终末帧,设置所述图像格式以限定图像序列中图像的格式;
所述轨迹输出格式为特定帧格式时,设置所述图像格式以限定特定帧图像的格式,设置所述特定帧帧序号以限定绘制特定帧帧序号对应的图像。
8.一种细胞追踪统计分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取细胞显微光学成像图像和细胞追踪结果的原始数据;
根据所述细胞显微光学成像图像和所述细胞追踪结果的原始数据设置样本的各项参数,所述各项参数包括:路径、图像尺寸、时间间隔和轨迹绘制范围,其中,所述路径为细胞追踪结果的原始数据所在的路径;
根据所述各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据,计算细胞运动特性的二级参数,并绘制和显示所述二级参数的图像,所述二级参数包括平均速度、捕获系数、停滞比率、平均位移和能动系数;
根据所述各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据,计算原点归一化的细胞运动轨迹坐标,绘制并显示原点归一化轨迹图;
根据所述各项参数、所述细胞显微光学成像图像和所述细胞追踪结果的原始数据,绘制并显示细胞运动原始轨迹图或细胞动态轨迹图。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述绘制细胞运动原始轨迹图的具体步骤包括:
设置输出轨迹类型为细胞运动原始轨迹图;
设置标记物属性、标记线属性和轨迹输出格式;
根据所述各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据计算总帧数;
根据所述轨迹输出格式和所述总帧数设置对应于所选轨迹输出格式的数据属性,其中,轨迹输出格式为动画格式时,设置数据输出帧范围以限定动画播放的起始帧和终末帧,设置动画帧速率以限定动画播放的速度;
所述轨迹输出格式为图像序列格式时,设置数据输出帧范围以限定图像序列的起始帧和终末帧,设置图像格式以限定图像序列中图像的格式;
所述轨迹输出格式为特定帧格式时,设置图像格式以限定特定帧图像的格式,设置特定帧帧序号以限定输出特定帧帧序号所对应的图像,其中,所述数据输出帧范围和所述特定帧帧序号均不大于所述总帧数;
根据所述标记物属性、所述标记线属性和所述细胞追踪结果的原始数据绘制细胞运动原始轨迹图。
10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述绘制细胞动态轨迹图的步骤具体包括:
设置输出轨迹类型为细胞动态轨迹图;
设置标记物属性和标记线属性,以及轨迹输出格式;
根据所述各项参数和所述细胞追踪结果的原始数据计算总帧数;
根据所述轨迹输出格式和所述总帧数设置对应于所选轨迹输出格式的数据属性,其中,轨迹输出格式为动画格式时,设置数据输出帧范围以限定动画播放的起始帧和终末帧,设置动画帧速率以限定动画播放的速度;
所述轨迹输出格式为图像序列格式时,设置数据输出帧范围以限定图像序列的起始帧和终末帧,设置图像格式以限定图像序列中图像的格式;
所述轨迹输出格式为特定帧格式时,设置图像格式以限定特定帧图像的格式,设置特定帧帧序号以限定输出特定帧帧序号所对应的图像,其中,所述数据输出帧范围和所述特定帧帧序号均不大于所述总帧数;
根据所述标记物属性、所述标记线属性和所述细胞追踪结果的原始数据绘制细胞运动原始轨迹图;
对所述细胞运动原始轨迹图进行二值化处理,得到二值化的细胞运动原始轨迹图;
对所述二值化的细胞运动原始轨迹图取反,得到扣除细胞运动原始轨迹的图像掩模;
将所述细胞显微光学成像图像与所述图像掩模对应相乘,得到扣除了细胞运动原始轨迹对应像素点的细胞显微光学成像图像;
叠加所述细胞运动原始轨迹图和所述扣除了细胞运动原始轨迹对应像素点的细胞显微光学成像图像,得到所述细胞动态轨迹图。
CN201210209552.4A 2012-06-25 2012-06-25 一种细胞追踪统计分析系统及方法 Active CN102799797B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210209552.4A CN102799797B (zh) 2012-06-25 2012-06-25 一种细胞追踪统计分析系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210209552.4A CN102799797B (zh) 2012-06-25 2012-06-25 一种细胞追踪统计分析系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102799797A CN102799797A (zh) 2012-11-28
CN102799797B true CN102799797B (zh) 2016-03-23

Family

ID=47198904

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210209552.4A Active CN102799797B (zh) 2012-06-25 2012-06-25 一种细胞追踪统计分析系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102799797B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103091294B (zh) * 2013-01-21 2015-08-05 中南民族大学 应用于骨髓干细胞运动轨迹追踪的细胞标记检测方法
CN104318061B (zh) * 2014-09-25 2018-02-02 北京国双科技有限公司 用于散点图的数据展示处理方法及装置
CN110705014A (zh) * 2019-08-23 2020-01-17 华中科技大学 一种细胞运动数据处理装置及方法
CN112396625A (zh) * 2020-09-16 2021-02-23 南京大学 一种用于分析纳米粒子跨膜运动速率的轨迹追踪互相关函数方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101294953A (zh) * 2008-06-05 2008-10-29 中国农业大学 一种运动细胞实时跟踪系统及实时跟踪方法
CN101950424A (zh) * 2010-09-09 2011-01-19 西安电子科技大学 基于质心跟踪框架的特征关联细胞跟踪方法
CN101968886A (zh) * 2010-09-09 2011-02-09 西安电子科技大学 基于质心跟踪框架的粒子滤波与均值漂移的细胞跟踪方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101294953A (zh) * 2008-06-05 2008-10-29 中国农业大学 一种运动细胞实时跟踪系统及实时跟踪方法
CN101950424A (zh) * 2010-09-09 2011-01-19 西安电子科技大学 基于质心跟踪框架的特征关联细胞跟踪方法
CN101968886A (zh) * 2010-09-09 2011-02-09 西安电子科技大学 基于质心跟踪框架的粒子滤波与均值漂移的细胞跟踪方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Migration of individual microvessel endothelial cells: stochastic model and parameter measurement;CYNTHIA L. STOKES et al.;《Journal of Cell Science》;19911231;第99卷(第2期);第419-430页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN102799797A (zh) 2012-11-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Phupattanasilp et al. Augmented reality in the integrative internet of things (AR-IoT): Application for precision farming
CN102799797B (zh) 一种细胞追踪统计分析系统及方法
CN104700412B (zh) 一种视觉显著图的计算方法
Li et al. Digitization and visualization of greenhouse tomato plants in indoor environments
CN110728210A (zh) 一种三维点云数据的半监督目标标注方法和系统
CN103440667B (zh) 一种遮挡状态下运动目标稳定追踪的自动装置
CN101860664A (zh) 一种对光照变化鲁棒的运动目标检测方法
CN111429448A (zh) 一种基于弱分割信息的生物荧光目标计数方法
Chang et al. Mechanical control with a deep learning method for precise weeding on a farm
Wang et al. SE-COTR: A novel fruit segmentation model for green apples application in complex orchard
Yang et al. Potato visual navigation line detection based on deep learning and feature midpoint adaptation
Ozawa et al. Accuracy and Speed Improvement of Event Camera Motion Estimation Using a Bird’s-Eye View Transformation
CN105279796A (zh) 一种3d柱状图的绘制方法及装置
Xu et al. Maize Seedling Leave Counting Based on Semi-Supervised Learning and UAV RGB Images
Wang et al. Improving facade parsing with vision transformers and line integration
Song et al. Dynamic detection of three-dimensional crop phenotypes based on a consumer-grade RGB-D camera
WO2023165299A1 (zh) 一种应用于多种类高密度极小虫体行为学的智能分析系统
CN103617634A (zh) 基于细胞区域特征和局部图特征的细胞跟踪方法及装置
CN111860515A (zh) 一种交互式智能2d语义分割系统、方法、存储介质和装置
Li et al. Vision-based a seedling selective planting control system for vegetable transplanter
Qin et al. Recognition method of knob gear in substation based on YOLOv4 and Darknet53-DUC-DSNT
Feng et al. Infiltration and water use efficiency of maize fields with drip irrigation and biodegradable mulches in the west liaohe plain, China
He et al. Automatic ROI setting method based on LSC for a traffic congestion area
Dai et al. A new filtering system for using a consumer depth camera at close range
CN102496136A (zh) 基于图形处理单元的相位编组直线提取方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant