分割神经干细胞图像的两种聚类多阈值分割方法

作者：钱翔; 叶大田

来源：清华大学学报(自然科学版), 2010, (03): 462-465.

DOI：10.16511/j.cnki.qhdxxb.2010.03.031

• 自组织映射
• k均值聚类
• 标记控制分水岭算法
• 图像分割 self-organizing map(SOM)
• k-means clustering
• marker-controlled watershed method
• image segmentation

计算机自动化的细胞图像分割和跟踪系统将有助于神经干细胞的增值和分化调控的研究。该文针对神经干细胞图像分割问题,比较了利用自组织映射多阈值分割方法和k均值多阈值分割方法提取分水岭标记的能力。结果显示,这2种聚类多阈值分割方法可以有效地提取分水岭算法的前景标记和背景标记,而自组织映射多阈值分割对前景标记的干扰区分能力略优。

• 单位
  清华大学; 清华大学深圳研究生院