6、生物图像分析：干细胞菌落生长计算与图像特征变异性研究

生物图像分析：干细胞菌落生长计算与图像特征变异性研究

在生物医学研究中，大数据显微镜实验常常涉及多个变量和复杂的实验设置。过滤高置信度感兴趣区域的结果，对于此类实验非常有用，它能增强分析结果的可信度，从而产生更优的测量结果。这些测量结果可以包括细胞计数、平均细胞强度，或者细胞中蛋白质表达的空间纹理信息。下面将详细介绍两个具体的应用案例。

1. 干细胞菌落生长计算

1.1 挑战与输入

多能干细胞处于一种特殊的发育状态，具有分化成成体中任何细胞类型的潜力。随着培养时间的推移，多能细胞会形成孤立的菌落，每个菌落由数十到数千个细胞组成。菌落的生长情况是细胞群体健康状况的一个重要指标。然而，由于单个菌落的空间范围远大于单个相机视野（FOV）的空间覆盖范围，因此只能通过大视野图像的电影来进行菌落跟踪。

在本案例中，我们使用了一个由16×22个单个FOV组成的网格制作电影，相邻FOV在X和Y方向上都有10%的空间重叠，一个大FOV图像的总大小约为1GB。图像是通过相差显微镜随时间收集的。实际实验在5天内以每45分钟采集一个16×22的FOV网格的速度生成数据，总共得到161个拼接网格。在这个例子中，我们将WIPP应用于前十个拼接网格（大FOV帧）。

1.2 图像处理工作流程

提取菌落生长的图像处理工作流程包括以下步骤：
1. 创建一个新的集合。
2. 拼接图像块。
3. 缩放强度并构建图像金字塔。
4. 组装图像。
5. 分割。
6. 跟踪分割结果。
7. 提取图像特征。

前五个步骤与之前的一个用例相同，这里假设读者已经完成了图像的上传、