一種基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法及其系統的製作方法
2023-04-26 09:54:36 3
專利名稱：一種基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法及其系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及多細胞跟蹤領域，特別是涉及一種基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法及其系統。
背景技術：
多細胞運動分析對於生物細胞學過程分析、疾病的診斷、新藥物的研製是必不可少的手段之一。細胞運動分析面臨著眾多難題，如細胞變形，多細胞動力學特性差異、細胞重疊、細胞數量變化、低對照比細胞圖像序列等等。目前細胞跟蹤的方法主要分為三類，分別是基於模型擴散方法、基於檢測方法和基於貝葉斯概率估計技術。模型擴散技術主要代表是主動輪廓法(Active contours),同時也是一種較早的細胞跟蹤技術,但該方法針對細胞運動慢的情形有效，一般要求相鄰幀同一細胞輪廓之間部分重合；水平集方法(Levelset)能處理細胞變形問題，但是很容易將兩個接觸細胞誤認為一個細胞；平均平移法 (Mean-shift)能快速處理細胞跟蹤問題，但是不能給出細胞輪廓信息。基於檢測方法雖然方法有效，但對於多細胞跟蹤，需要解決數據關聯問題，誤關聯很容易造成細胞跟蹤丟失。基於貝葉斯概率估計技術是近年來發展的一種新型多目標跟蹤技術，代表了未來多細胞跟蹤技術的發展方向，一般以基於隨機有限集(RFS)的概率假設密度濾波器(PHD filter)為代表，該技術無需解決數據關聯問題，但是對於不同細胞圖像序列，特徵表示或似然函數的選取非常重要。從目前的文獻、專利搜索結果來看，基於先於測量跟蹤的多細胞跟蹤技術報導很少，相關的研究也是處於起步階段，特別是多個、不同動力學特性、近距離多細胞跟蹤問題仍然是該領域技術難題。
發明內容
本發明主要解決的技術問題是提供一種基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法及其系統，能夠實現多種、具有不同動力學特徵參數、近距離移動、細胞數量時變的多細胞自動跟蹤難題。為解決上述技術問題，本發明採用的一個技術方案是提供一種基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法，具體步驟包括
(100)、初始化設定多任務螞蟻系統中的螞蟻個體在圖像中的初始狀態分布；初始設定每個螞蟻系統任務完成概率；初始直方圖模板庫構建；設定螞蟻個體最大、最小活動影響區域、模型概率與權重；
(200)、跟蹤多個螞蟻系統對細胞進行跟蹤，每個獨立螞蟻系統對應一個細胞的跟
蹤;
(300)、找出每個獨立螞蟻系統中的最佳直方 (400)、更新直方圖模板庫從上述的多個螞蟻系統中找到最佳直方圖；若當前最佳直方圖與直方圖模板庫的平均相似度超過預設閾值，則該最佳直方圖序列加入當前直方圖模板庫，為下一次迭代計算所用； (500)、篩選螞蟻系統對每個螞蟻系統任務完成概率進行閾值判斷，若超過設定閾值，則該螞蟻系統為有效的，繼續進行下一步驟；否則刪除該螞蟻系統；
(600)、提取細胞狀態對剩餘的螞蟻系統的似然函數閾值化，並提取多個細胞狀態。在本發明一個較佳實施例中，所述步驟(400)和步驟(500)之間有步驟(450)，調整螞蟻系統狀態通過螞蟻移動狀態模塊，實現螞蟻系統狀態進一步調整；更新每個螞蟻個體系統中每隻螞蟻的運動模型概率、似然函數值、影響區域、權重和每個螞蟻系統的跟蹤任務完成概率。在本發明一個較佳實施例中，所述步驟(500 )和步驟(600 )之間有步驟(550 )，合併螞蟻系統若兩個螞蟻系統找得是同一細胞，則兩螞蟻系統進行合併，其個數是原先兩螞蟻系統之和，任務完成程度也是之和，但小於I。在本發明一個較佳實施例中，所述步驟(300)還包括實現下一步螞蟻個體移動方向與具體位置，通過螞蟻模型概率和似然函數值來實現隨機搜索；在此基礎上，進一步實現螞蟻局部狀態調整。在本發明一個較佳實施例中，所述步驟(600)還包括對於所剩餘螞蟻系統，計算對應的各螞蟻系統重心位置，對其位置的似然函數重新計算，若該似然函數大於設定閾值，則該重心位置對應細胞估計位置。本發明的另一個目的是提供一種基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤系統，包括
多個螞蟻系統，每個獨立螞蟻系統對應一個細胞的跟蹤；
直方圖模板庫，用於存儲細胞直方 初始化模塊，用於設置多個螞蟻系統中的螞蟻個體在圖像中的初始分布情況，假定每個螞蟻系統跟蹤任務完成概率，初始直方圖模板庫構建，設定螞蟻個體最大、最小活動影響區域、模型概率與權重；
多個螞蟻個體決策單元，每個螞蟻個體決策單元對應一個螞蟻系統，實現隨機搜索，決定下一步螞蟻個體的移動方向與具體位置，並進一步對螞蟻個體的局部狀態進行調整；螞蟻協作決策單元，提取在當前迭代中多個螞蟻系統中最佳直方圖，作為下次迭代過程直方圖模板庫；
細胞狀態提取模塊，對各個所述螞蟻系統進行篩選，將利用有效的螞蟻系統對多細胞狀態進行提取。在本發明一個較佳實施例中，所述螞蟻協作決策單元，從上述的多個螞蟻系統中找到最佳直方圖；若當前最佳直方圖與直方圖模板庫的平均相似度超過某閾值，該最佳直方圖序列加入當前直方圖模板庫，為下一次迭代計算所用。在本發明一個較佳實施例中，所述螞蟻協作決策單元還通過螞蟻移動狀態模塊，實現螞蟻個體狀態進一步調整；並更新每個螞蟻系統中每隻螞蟻個體的運動模型概率、似然函數值、影響區域、權重和每個螞蟻系統跟蹤任務完成概率。在本發明一個較佳實施例中，所述細胞狀態提取模塊，通過對細胞跟蹤任務完成程度進行閾值判斷，確認有效螞蟻系統；通過螞蟻系統合併模塊，將兩兩狀態相近螞蟻系統進行合併；並對剩餘螞蟻系統的似然函數閾值化，提取多個細胞狀態。在本發明一個較佳實施例中，所述螞蟻系統的數量大於需要跟蹤的細胞的數量。
本發明的有益效果是本發明基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法和系統具有以下優點
1)無需細胞檢測模塊，是一種直接基於細胞原始圖像序列的、多任務螞蟻系統自動多細胞跟蹤技術；
2)通過螞蟻系統之間的協作，動態方式構建直方圖模板庫，無需大量的細胞樣本庫，節省了計算成本；
3)能有效跟蹤動力學特性差異大的不同細胞、跟蹤變形細胞和近距離移動多細胞。4)能實現對進入、離開觀察區域的多細胞自動跟蹤。
圖1是本發明基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法一較佳實施例的流程示意圖。
具體實施例方式下面結合附圖對本發明的較佳實施例進行詳細闡述，以使本發明的優點和特徵能更易於被本領域技術人員理解，從而對本發明的保護範圍做出更為清楚明確的界定。一種基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤系統，包括
多個螞蟻系統，每個獨立螞蟻系統對應一個細胞的跟蹤；
初始化模塊，設置多個螞蟻系統中的螞蟻個體在圖像中的分布情況；假定每個螞蟻系統初始跟蹤任務完成概率；初始直方圖模板庫構建；設定螞蟻個體最大、最小活動影響區域、模型概率與權重；
多個螞蟻個體決策單元，每個螞蟻個體決策單元對應一個螞蟻系統，主要實現下一步螞蟻移動方向與具體位置，通過螞蟻模型概率和似然函數值等啟發式概率函數來實現隨機搜索；在此基礎上，進一步實現螞蟻局部狀態調整；
螞蟻協作決策單元，主要實現在當前迭代中多個螞蟻系統最佳直方圖提取，作為下次迭代過程直方圖模板庫；同時，在通過螞蟻移動狀態模塊，實現螞蟻狀態進一步調整，進而對每個螞蟻系統中螞蟻個體運動模型、似然函數值、影響區域、權重和每個螞蟻系統跟蹤任務完成概率進行更新；
細胞狀態提取模塊，主要實現對上述螞蟻系統的篩選，將利用有效螞蟻系統對多細胞狀態進行提取。首先通過對細胞跟蹤任務完成程度進行閾值判斷，確認有效螞蟻系統；然後通過螞蟻系統合併模塊，將兩兩狀態相近螞蟻系統進行合併，以減小跟蹤模糊性；最後，通過對剩餘螞蟻系統的似然函數閾值化，提取多個細胞狀態。結合圖1所示，本發明基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤系統的流程過程如下
(100)、初始化通過初始化模塊實現多任務螞蟻系統中螞蟻個體在圖像中的初始狀態分布；初始設定每個螞蟻系統跟蹤任務完成概率；初始直方圖模板庫構建；螞蟻個體最大、最小活動影響區域、模型概率、權重；直接在RGB空間採用動態構建直方圖模板庫，即以圖像第一幀的數據為依據，手工提取相關細胞的RGB直方圖序列(其維數為256*3)；
(200)、跟蹤多個螞蟻系統對細胞進行跟蹤，每個獨立螞蟻系統對應一個細胞的跟蹤，總螞蟻系統數目超過當前圖像中細胞的個數；
其中螞蟻個體的行為模式為
假設每個螞蟻個體有三個行為模式前行，右轉，左轉；則螞蟻系統S中的螞蟻個體i在k時刻的運動概率為
並且
權利要求
1.一種基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法，其特徵在於，具體步驟包括 (100)、初始化設定多任務螞蟻系統中的螞蟻個體在圖像中的初始狀態分布；初始設定每個螞蟻系統任務完成概率；初始直方圖模板庫構建；設定螞蟻個體最大、最小活動影響區域，模型概率與權重； (200)、跟蹤多個任務螞蟻系統對細胞進行跟蹤，每個獨立螞蟻系統對應一個細胞的跟蹤； (300)、找出每個獨立螞蟻系統中的最佳直方圖； (400)、更新直方圖模板庫從上述的多個螞蟻系統中找到最佳直方圖；若當前最佳直方圖與直方圖模板庫的平均相似度超過預設閾值，則該最佳直方圖序列加入當前直方圖模 板庫，為下一次迭代計算所用； (500)、篩選螞蟻系統對每個螞蟻系統任務完成概率進行閾值判斷，若超過設定閾值，則該螞蟻系統為有效的，繼續進行下一步驟；否則刪除該螞蟻系統； (600)、提取細胞狀態對剩餘的螞蟻系統的似然函數閾值化，並提取多個細胞狀態。
2.根據權利要求1所述的基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法，其特徵在於，所述步驟(400)和步驟(500)之間有步驟(450)，調整螞蟻系統狀態通過螞蟻移動狀態模塊，實現螞蟻系統狀態進一步調整；更新每個螞蟻個體系統中每隻螞蟻的運動模型概率、似然函數值、影響區域、權重和每個螞蟻系統跟蹤任務完成概率。
3.根據權利要求1所述的基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法，其特徵在於，所述步驟(500)和步驟(600)之間有步驟(550)，合併螞蟻系統若兩個螞蟻系統找得是同一細胞，則兩螞蟻系統進行合併，其個數是原先兩螞蟻系統之和，任務完成程度也是之和，但小於I。
4.根據權利要求1所述的基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法，其特徵在於，所述步驟(300)還包括實現下一步螞蟻個體移動方向與具體位置，通過螞蟻模型概率和似然函數值來實現隨機搜索；在此基礎上，進一步實現螞蟻局部狀態調整。
5.根據權利要求1所述的基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法，其特徵在於，所述步驟(600)中對剩餘的螞蟻系統的似然函數閾值化具體為對於所剩餘螞蟻系統，計算對應的各螞蟻系統重心位置，對其位置的似然函數重新計算，若該似然函數大於設定閾值，則該重心位置對應細胞估計位置。
6.一種基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤系統，其特徵在於，包括 多個螞蟻系統，每個獨立螞蟻系統對應一個細胞的跟蹤； 直方圖模板庫，用於存儲細胞直方圖； 初始化模塊，用於設置多個螞蟻系統中的螞蟻個體在圖像中的初始分布情況，假定每個螞蟻系統跟蹤任務完成概率，初始直方圖模板庫構建，設定螞蟻個體最大、最小活動影響區域、權重、模型概率； 多個螞蟻個體決策單元，每個螞蟻個體決策單元對應一個螞蟻系統，實現隨機搜索，決定下一步螞蟻個體的移動方向與具體位置，並進一步對螞蟻個體的局部狀態進行調整；螞蟻協作決策單元，提取在當前迭代中多個螞蟻系統的最佳直方圖，作為下次迭代過程直方圖模板庫； 細胞狀態提取模塊，對各個所述螞蟻系統進行篩選，將利用有效的螞蟻系統對多細胞狀態進行提取。
7.根據權利要求6所述的基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤系統，其特徵在於，所述螞蟻協作決策單元，從上述的多個螞蟻系統中找到最佳直方圖；若當前最佳直方圖與直方圖模板庫的平均相似度超過某閾值，該最佳直方圖序列加入當前直方圖模板庫，為下一次迭代計算所用。
8.根據權利要求7所述的基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤系統，其特徵在於，所述螞蟻協作決策單元還通過螞蟻移動狀態模塊，實現螞蟻個體狀態進一步調整；並更新每個螞蟻系統中每隻螞蟻個體的運動模型概率、似然函數值、影響區域、權重、跟蹤任務完成概率。
9.根據權利要求6所述的基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤系統，其特徵在於，所述細胞狀態提取模塊，通過對細胞跟蹤任務完成程度進行閾值判斷，確認有效螞蟻系統；通過螞蟻系統合併模塊，將兩兩狀態相近螞蟻系統進行合併；並對剩餘螞蟻系統的似然函數閾值化，提取多個細胞狀態。
10.根據權利要求6所述的基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤系統，其特徵在於，所述螞蟻系統的數量大於需要跟蹤的細胞的數量。
全文摘要
本發明公開了一種基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法及其系統，多個任務螞蟻系統既獨立又相互協作工作；每個獨立任務螞蟻系統模塊對應於一個細胞跟蹤,並用一個對應的變量來描述其任務完成概率；對於每個獨立螞蟻系統，螞蟻個體狀態先通過螞蟻模型概率和似然函數值來確定，再通過局部調整模塊進行狀態局部調優；對於螞蟻系統協作層，在定義了一種有效的似然函數基礎上，通過相互交換信息方式找出當前多個螞蟻群系統中最佳直方圖模板來更新模板直方圖庫，並進一步更新每個螞蟻的模型概率、權重、影響區域和每個螞蟻系統任務完成概率，最終給出細胞狀態估計。本發明基於多任務螞蟻系統的多細胞自動跟蹤方法及其系統，能夠實現多種、具有不同動力學特徵參數、近距離移動、細胞數量時變的多細胞自動跟蹤難題。
文檔編號G06T7/20GK102999922SQ20121046573
公開日2013年3月27日 申請日期2012年11月19日 優先權日2012年11月19日
發明者徐本連, 陳慶蘭, 魯明麗, 毛麗民, 朱培逸, 王小英 申請人:常熟理工學院