生物醫(yī)藥領(lǐng)域當(dāng)中，細(xì)胞分割問題一直是細(xì)胞成像研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)之一继棉，它是細(xì)胞圖像識別和計(jì)數(shù)的重要前提敢订。但到目前為止肤不，其實(shí)尚未有一種可以通用且便捷高效的分割方式军笑，能夠普遍應(yīng)用于細(xì)胞研究中。所以探索出一種普遍適用纬惶、便捷高效的分割方法一直是生物醫(yī)藥領(lǐng)域研究中的重要課題子宵。

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細(xì)胞分割的概念？

細(xì)胞分割依賴于一個簡單但基本的概念：分割的單元格必須具有與背景不同的信號诽闲。細(xì)胞分割是指依照灰度彪性、彩色、幾何形狀等特點(diǎn)科请，把細(xì)胞圖像劃分成若干個互不相交的區(qū)域稍记，使得這些特點(diǎn)在同一區(qū)域中，表現(xiàn)出一致性或相似性峡竣，而在不同區(qū)域間表現(xiàn)出明顯的不同靠抑。簡單來說，就是結(jié)合細(xì)胞本身成分适掰，用各種手段和方法將細(xì)胞從背景中區(qū)分突顯出來颂碧。

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傳統(tǒng)細(xì)胞分割技術(shù)有哪些？

1类浪、閾值分割

閾值分割是一種傳統(tǒng)的圖像分割方式载城，它實(shí)現(xiàn)簡單、計(jì)算量小费就、性能較為穩(wěn)固诉瓦，尤其適合于目標(biāo)和背景占據(jù)不同灰度級范圍的圖像。但由于細(xì)胞圖像的復(fù)雜性和顯微圖像光照不均力细，會出現(xiàn)如下圖所示的分割情況睬澡，背景的顏色偏差會對明感度較大，造成異常的分割效果眠蚂。

2煞聪、基于邊緣檢測分割

邊緣檢測的目的是標(biāo)識數(shù)字圖像中亮度轉(zhuǎn)變明顯的點(diǎn)。它能夠快速準(zhǔn)確地找到邊緣河狐，從而通過邊緣確信區(qū)域內(nèi)的灰度或顏色信息证摩，從而達(dá)到對圖像的快速分割树颖。但是由于細(xì)胞的透明程度若战，會造成邊緣信息梯度較小，從而導(dǎo)致梯度信息的流失效聂，造成分割不全瞪澈。

3卑裹、分水嶺分割

這種分割方式不需要細(xì)胞的大小、形狀和顏色都很相近脓额，也不需要接觸點(diǎn)有大的不同蜒媳，是一種先進(jìn)的分割方式。但在實(shí)際應(yīng)用中搬混，由于切片的制作和細(xì)胞本身的散布古贡，顯微鏡下可能有兩個或多個細(xì)胞粘連在一路，即細(xì)胞粘連拾点。分水嶺分割無法對粘連的細(xì)胞進(jìn)行細(xì)致分離签党，會導(dǎo)致誤判等情況發(fā)生。

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Cellaview賽樂微的細(xì)胞分割效果勃痴？

為了解決傳統(tǒng)細(xì)胞分割方法的問題點(diǎn)谒所，綜合開發(fā)出一種更普遍適用、更便捷高效的細(xì)胞分割方法沛申，Cellaview賽樂微基于新一代圖像信號分離技術(shù)劣领，依托復(fù)旦大學(xué)、香港科技大學(xué)等高校的技術(shù)支持铁材，對細(xì)胞分割算法進(jìn)行了深入研發(fā)尖淘，終于研發(fā)出了一種可以解決傳統(tǒng)方法中過于依賴參數(shù)、背景不均衫贬、細(xì)胞粘合等問題德澈，又有著良好分割效果的細(xì)胞分割方法，效果如下固惯。

Cellaview賽樂微的細(xì)胞圖像分割方式以自動梆造、精準(zhǔn)、快速葬毫、自適應(yīng)性等作為研究目標(biāo)镇辉，同時注重臨床上的應(yīng)用，減少了傳統(tǒng)方式中對圖像形態(tài)學(xué)操作的依賴讥捧，算法高效精準(zhǔn)娶恕，成效理想，分割結(jié)果對紋理細(xì)節(jié)有較好的魯棒性锤楷，與人類視覺系統(tǒng)判定大體一致篓释。

圖1、使用Cellaview賽樂微的細(xì)胞分割細(xì)節(jié)

基于這樣便捷高效的細(xì)胞分割方法间皮，Cellaview賽樂微采璧，完美適用于細(xì)胞劃痕、匯合度識別、類器官培養(yǎng)監(jiān)測馋顶、腫瘤球增殖監(jiān)測蚯巍、胚胎干細(xì)胞生長監(jiān)測等大多數(shù)細(xì)胞生長研究，為細(xì)胞質(zhì)量控制和監(jiān)控提供了極大幫助麻彬。