眼神經(jīng)軸內(nèi)外經(jīng)

眼神經(jīng)元切片軸突髓鞘的比例RatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons

1整理ppt前言隨著人們生活水平的提高，對傳統(tǒng)疾病的控制已經(jīng)不再話下，醫(yī)療費用主要花在了現(xiàn)代病上。對付老年眼退化疾病已經(jīng)成為了一個很大的社會負擔，無論是常見的視網(wǎng)膜脫落還是罕見的后腦萎縮，都會給家庭帶來不同程度的痛苦，其起源都與荷爾蒙紊亂或慢性心理壓力分布性衰變有著千絲萬縷的人與自然的瓜葛。本設(shè)計的目的是調(diào)用現(xiàn)成的MATLAB周長計算代碼，以便將來改進生物電子掃描透鏡獲得的探針活體切片形態(tài)學抽樣分析的代碼,提高現(xiàn)有的分水嶺周長算法的運算效率與精度，計算每個神經(jīng)元軸突內(nèi)徑、髓鞘厚度，為將來推斷病因奠定基礎(chǔ)。2整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻目錄3整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506本次校內(nèi)實習也就是希望對治療老年眼病做一些研究，因此對采樣的圖片用工程上常用的軟件MATLAB并去求出圖形的特征，從而給醫(yī)療人員帶去新的研究思路。本次實習主要需要做的是如下幾個方面：（1）針對現(xiàn)有的幾種分割算法做出比較，從而找出一種針對眼神經(jīng)元軸突髓鞘分割的最好的一種算法；（2）將圖片轉(zhuǎn)化為灰度圖像并用Sobel算子進行濾波；（3）利用形態(tài)學的幾種運算，進行不同的組合，對灰度圖像進行開運算，閉運算，基于開的重建以及基于閉的重建，從而找到一種最適合對圖像進行前景標記的方法；（4）用Im2bw函數(shù)將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，并在MATLAB中調(diào)用bwlabel、regionprops求出每個細胞切片橫截面的周長。緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻4整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506在本文中，主要是通過形態(tài)學的腐蝕、膨脹對灰度圖像進行預處理，然后對圖像進行背景標記，主要是Im2bw函數(shù)的運用，通過閾值變換法將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像。最后用bwlabel來標記二維的二值圖像中的連通組的個數(shù)，即圖像上細胞的個數(shù)，再調(diào)用regionprops函數(shù)來度量標注區(qū)域的周長屬性，在此基礎(chǔ)上可求出內(nèi)外徑g比值等參數(shù)。將得到的結(jié)果與正常的神經(jīng)元細胞相比較，從而得到問題細胞發(fā)生病變位置，給醫(yī)學專家對于治療得到更加精準的個性化治療方案。全文著重介紹形態(tài)學的幾種基本運算，包括腐蝕膨脹運算，調(diào)用現(xiàn)成的周長計算代碼，提高現(xiàn)有的分水嶺周長算法的運算效率與精度。緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻5整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506數(shù)學形態(tài)學簡介所謂的數(shù)學形態(tài)學研究的就是圖像的幾何特征，是線性向非線性處理的擴展。數(shù)學形態(tài)學的數(shù)學基礎(chǔ)和所用語言為后續(xù)的圖像分析和處理奠定了基礎(chǔ)。數(shù)學形態(tài)學可以簡化圖像并保持基本的形狀特征，而且可以去掉不相關(guān)的結(jié)構(gòu)，從而大大提高圖像處理速度和圖像分析。形態(tài)學重建的簡介所謂的形態(tài)學重建就是在形態(tài)學梯度圖像的基礎(chǔ)上對圖像再進行開運算或者閉運算，主要的目的就是將一些噪聲和無用的有干擾的小顆粒給濾除掉。先腐蝕后膨脹的過程稱為開運算。用來消除小物體、在纖細點處分離物體、平滑較大物體的邊界；先膨脹后腐蝕的過程稱為閉運算。用來填充物體內(nèi)細小空洞、連接鄰近物體、平滑其邊界。開閉都不明顯改變面積與周長。緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻6整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506形態(tài)學的基本運算腐蝕與膨脹形態(tài)學圖像處理的基本運算包括腐蝕和膨脹。在形態(tài)學中腐蝕就是除去圖像的某些部分，MATLAB圖像處理工具箱中提供了imerode函數(shù)用于實現(xiàn)圖像的腐蝕操作。至于膨脹，就是圖像將與之相鄰的背景融入到自身當去。MATLAB圖像處理工具箱中提供了imdilate函數(shù)用于實現(xiàn)圖像的腐蝕操作。A被B腐蝕表示為：

通過腐蝕操作可以消除邊界點，可以實現(xiàn)將邊界向內(nèi)部壓縮。通過該操作，那些細小且沒有作用的物體可以被消除。A被B膨脹表示為：

通過膨脹操作可以將那些與物體相接觸的背景也融入到物體中去。通過該操作，可以使得達到向外擴張的作用。緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻7整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506分水嶺算法的原理簡單的來講分水嶺算法就是一種分割算法，主要結(jié)合形態(tài)學的相關(guān)思想是把一副待分割的圖像看作一個崎嶇的地形圖，地形圖中的每一個點的地形高度與每一點的梯度值一一對應。一幅圖像中顯然會有很多大大小小的盆地，而每個盆地當中都會有一個極小點，所謂的分水嶺就是此時將這個極小值點刺破，可以想象會有水從這個盆地中向上溢去，而相鄰的盆地肯定會有一個臨界點，當隨著時間的增長，水會漸漸漫到相鄰的盆地中去，而就在這個臨界處，筑一個堤壩，這個堤壩就稱之為分水嶺。分水嶺的另一種描述方法是基于模擬降水的過程，與地形圖一樣，梯度值仍代表著每個地形高度。假設(shè)地形圖上面的水滴下降，下降的雨顯然會沿著盆地向盆地深處流去，隨著水流的不斷向下流去，總有一刻水會到達山脊的最高點，山脊的最高點就視作臨界點，在這個臨界處筑一個堤壩，即分水嶺。緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻8整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506分水嶺算法的特點優(yōu)點：（1）算法的原理算法的思想生動且容易理解。

（2）可以進行并行處理，因此計算速度也比較快。（3）連續(xù)并且封閉的邊界對于特征提取很有幫助，而且不需要再進行后期的邊界連接操作。（4）就算邊緣很弱，也會有較好的響應。緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻9整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506分水嶺算法的特點缺點（1）對于噪聲十分敏感，因此有可能對于邊界的精準尋找?guī)砝щy。（2）由于噪聲的干擾，會產(chǎn)生嚴重的過分割，因此會有很多無用的小區(qū)域被分割出來。（3）通常用以下三種方法克服分水嶺算法中的過分割現(xiàn)象，從而得到精準連續(xù)的邊緣：

對圖像進行預處理：不僅可以增強圖像邊緣，而且可以將噪聲給盡量過濾除掉

在對圖像進行分水嶺分割之前在調(diào)用分水嶺算法分割之前對圖像進行標記，而對于那些未被標記的區(qū)域合并到已被標記的區(qū)域。

確定好合適的合并準則，將具有相同性質(zhì)的模塊進行合并，這個在很大程度上可以決定是否成功緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻10整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506總體方案

求解的是眼神經(jīng)元切片軸突髓鞘的比例，其實質(zhì)上是圖像處理方面的知識，只是處理的圖像較一般圖片顯得更加復雜罷了，但是對于圖像的識別，預處理，分割以及特征提取方面卻是一樣的。本課題在綜合幾種分割算法后選擇用分水嶺算法并結(jié)合形態(tài)學的一些基本運算去分割圖片。最后在用bwlabel統(tǒng)計連通域個數(shù)，用regionprops函數(shù)求區(qū)域周長。緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻11整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506相關(guān)流程（1）在MATLAB中調(diào)用所需處理的圖片；（2）對已調(diào)用的圖片進行預處理，主要進行濾波，消除其中的噪聲以及一些干擾接下來處理的雜質(zhì)等；（3）對預處理結(jié)束后的圖像進行分割；（4）通過周長，面積的計算求出內(nèi)徑以及外徑，從而得出g比值；緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻12整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506圖像周長的計算bw2=im2bw(Iobrcbr,graythresh(Iobrcbr));%轉(zhuǎn)化為二值圖像（膨脹）bw1=im2bw(Iobr,graythresh(Iobr));%轉(zhuǎn)化為二值圖像（腐蝕）%調(diào)用matlab中regionprops函數(shù)計算外周長（膨脹）的過程[L,num]=bwlabel(bw2,8);T=regionprops(L,'Perimeter');fori=1:1:numT(i).Perimeter;endwzhouchang=[T.Perimeter];wzhouchang(:)%調(diào)用matlab中regionprops函數(shù)計算內(nèi)周長（腐蝕）的過程[Li,num1]=bwlabel(bw1,8);Ti=regionprops(Li,'Perimeter');fori=1:1:num1Ti(i).Perimeter;endnzhouchang=[Ti.Perimeter];nzhouchang(:)通過腐蝕和膨脹分別求出每個細胞的內(nèi)外周長，進而很容易就能求出內(nèi)、外半徑，進而求出g比值緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻13整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506本次實習主要針對的就是對于眼神經(jīng)元切片細胞的檢測，其主要用途就是希望為對老年眼疾病的治療帶來革新。我們都知道，自我國實行計劃生育以來，人口數(shù)量與質(zhì)量都得到有效提高，但是隨著時間的推移，帶來一個不得不重視的問題就是中國漸漸進入人口老齡化社會，因此，患有老年眼疾病的病人占比逐漸增多，每年為此要投入大量的人力、物力，但是由于病變位置的特殊，很難有很多革新的變化，現(xiàn)在最多的治療也就是服用一些藥物延緩癥狀，其治標不治本的方法依然未能解決病人的痛苦。本次設(shè)計就是是調(diào)用現(xiàn)成的周長計算代碼，提高現(xiàn)有的分水嶺周長算法的運算效率與精度，計算每個神經(jīng)元軸突內(nèi)徑、髓鞘厚度，為將來推斷病因奠定基礎(chǔ)。緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻14整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506

緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻開角滴眼液：Travatan(曲伏前列素)蛋白Brinzolamide(布林佐胺)離子BrimonidineTartrate(酒石酸溴莫尼定)放松LatanoprostandTimololMaleate(拉坦噻嗎)具有一定的神經(jīng)心血管呼吸系統(tǒng)副作用15整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506細胞數(shù)426緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻16整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506在整個校內(nèi)實訓的過程中，總的分為這么幾塊，包括圖像的讀取、預處理、分割、特征提取等。而其中最重要的就是怎么分割圖像最好，因為良好的分割更有利于后期對特征值的提取。本次設(shè)計是對灰度圖像進行腐蝕和膨脹后，轉(zhuǎn)化為二值圖像，用bwlabel進行分區(qū)，然后用regionprops進行區(qū)域特性計算，求出每個細胞的周長。通過本次設(shè)計學到了很多，再一次加深了我對matlab知識的了解，同時也存在很多問題，比如用分水嶺算法時只能描繪出細胞的輪廓，必須的數(shù)細胞的個數(shù)，不能直接得到。同時，也感謝黃老師對我們提供的幫助，解決了我們的一些疑惑?？傊?，通過本次校內(nèi)實訓補充了我對圖像處理方面的空白，學到了很多知識。緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻17整理pptRatioofAxonMyelinSheathforEyeNeurons010203040506[1]高飛，數(shù)字圖像處理（第二版），清華大學出版社，2014[2]周品，李曉東，MATLAB數(shù)字圖像處理.北京，清華大學出版社，2012[3]楊帆，數(shù)字圖像處理及應用（MATLAB版）.北京，化工大學出版社，2013[4]張濤，齊永奇，MATLAB圖像處理編程與應用.北京，機械工業(yè)出版社，2014[5]楊杰，數(shù)字圖像處理及MATLAB實現(xiàn).北京，電子工業(yè)出版社，2010[6]胡學龍，數(shù)字圖像處理（第2版）.北京，電子工業(yè)出版社，2011[7]劉亞靜，楊帆，基于顏色特征的雜草圖像分割技術(shù)研究[J],微計算機信息，2010[8]朱虹，數(shù)字圖像技術(shù)與應用.北京，機械工業(yè)出版社，2011[9]胡學龍，沈潔，利用分水嶺分割的多分辨率遙感圖像融合算法，中國圖像圖形學報，2010緒論數(shù)學形態(tài)學分水嶺算法眼軸突髓鞘總結(jié)和展望參考文獻18整理pptRatioofAxonMyelinShea