一種新的酵母菌細胞明場圖像分割算法

　　酵母菌細胞由于其易培養和易操作性已成為一種在生物學界被廣泛應用的模式生物。在遺傳學研究中，對已發生基因突變的與人類遺傳疾病有關的酵母進行表型研究，極大地提高了人類疾病的診斷和治療水平。然而，在研究中，研究人員通常需要采集大量的酵母細胞圖像，觀察基因突變或不同藥物處理下的細胞結構和行為。比較常用的酵母細胞的形態分析方法主要依賴于研究人員的手工測量，不但耗時且具有個體差異性。因此，為了更準確地分析酵母細胞的形態和詳細結構，需要一種快速有效的酵母細胞圖像自動分割算法。

　　近日，中國科學院蘇州生物醫學工程與技術研究所李輝課題組開發了一種簡單有效的酵母細胞明場圖像的自動分割算法。該方法首先自動檢測離散的細胞輪廓點（種子），然后通過一種快速穩定的邊緣跟蹤算法將其連接起來。在稀疏分布的酵母細胞圖像中，幾乎所有視場內的細胞都可以被正確分割。在密集分布的圖像中，形態較正常的細胞也可以完全被正確分割，同時排除了大部分變形的細胞。這種明場圖像分割結果可進一步用于熒光圖像的標記。

　　該算法能夠克服酵母細胞圖像中背景與細胞間的低對比度、細胞邊界不連續以及環細胞偽影等問題，避免了常見的過分割和欠分割現象，快速精確地分割圖像中正常的酵母細胞。分割結果將用于標記其線粒體和微管的熒光圖像，從而更為準確有效地分析細胞體內線粒體和微管的特征。相關結果已發表在Journal of Biomedical Optics上。