25、线粒体自动分割与自然数元组生成算法研究

线粒体自动分割与自然数元组生成算法研究

1. 线粒体自动分割方法

在电子显微镜（EM）图像中对线粒体进行自动分割是一项具有挑战性的任务，因为图像内容复杂。为了解决这一问题，研究人员提出了一种多尺度分层条件随机场（HCF）模型。

1.1 不同方法性能比较

为了评估不同方法的性能，研究人员使用了多个指标在DVNC数据集上进行了比较，结果如下表所示：
| 方法 | F1值（%） | 精度（%） | 召回率（%） |
| — | — | — | — |
| Kumar [13] | 56.6 | 59.3 | 54.2 |
| 随机森林（使用提出的特征） | 62.6 | 71.4 | 55.7 |
| Giuly [12] | 60.4 | 64.2 | 57.0 |
| Seyedhosseini [14] | 72.9 | 78.5 | 68.0 |
| 提出的方法（S = 1） | 77.8 | 72.0 | 87.5 |
| 提出的方法（S = 2） | 80.3 | 84.9 | 78.5 |

从表中可以看出，提出的方法在F1值、精度和召回率方面都表现出色，尤其是当S = 2时，F1值达到了80.3%。

1.2 提出的LPP特征有效性

为了验证所设计的局部保持投影（LPP）特征的有效性，研究人员测试了使用不同特征和特征组合的多尺度HCF方法。具体步骤如下：
1. 设置基线特征 ：将灰度图像、梯度图像和概率图中图像块的6个统计量（均值、方差、中位数、熵、峰度、偏度）和中心点像素强度作为