14、肌肉X射线衍射成像自动化分析与SparkGIS：高效处理与评估

肌肉X射线衍射成像自动化分析与SparkGIS：高效处理与评估

在生物研究和医学影像分析领域，X射线衍射成像技术以及组织图像分析算法的评估都具有重要意义。本文将介绍肌肉X射线衍射成像的自动化分析方法，以及用于组织图像分析算法评估的SparkGIS框架。

肌肉X射线衍射成像自动化分析

1. 背景减除
   • 首先，通过掩蔽包含峰对的弧线来减少衍射峰对背景的影响。具体操作是在每个峰对两侧各扫出12°的弧线进行掩蔽。
   • 然后，对剩余图像的径向轮廓拟合双指数函数。计算图像围绕图案中心的径向轮廓，忽略衍射线条区域，拟合形式为 background = a + be−xc + de−xe 的双指数函数。
   • 最后，根据这些参数生成估计的背景图像，并从真实图像中减去，从而提取不受衍射背景干扰的d10峰作为感兴趣区域（ROI）。
2. 使用MCMC过程进行图像建模
   • 确定概率分布 ：将背景减除并识别和分离出d10峰作为ROI后，应用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）采样来确定峰参数可能的概率分布。将峰视为来自皮尔逊VII分布，该分布常用于拟合X射线衍射峰。
   • 初始峰拟合 ：通过生成的峰与提取的ROI之间的残差最小化进行初始峰拟合，得到一组起始参数。
   • MCMC采样准备 ：选择平坦先验，因为对模型的