雨点涟漪优化算法在细胞检测中的应用【字数：12479】
细胞是生命组成的最基本单位，也是许多生物学研究过程中的关键元素，对存活细胞的运动轨迹进行分析的研究，在癌症、艾滋病等炎症性疾病的新医学治疗研究中具有重要意义，以前通常使用的是荧光显微成像技术，但在多个细胞的跟踪中，常常因为图像噪声、细胞间粘附、图像分辨率低等问题存在，对结果造成的偏差比较大。因此，在计算机技术日益发达的今天，运用计算机技术对大量医学图像序列中的多个细胞进行可靠的自动跟踪是近年来的研究热点。细胞轨迹的运动分析在现代医学研究中显得尤其重要。本文提出了一种在低对比度图像序列中，用于多个细胞跟踪的雨点涟漪优化算法，试图完全获得多个细胞的动态特性。在此雨点涟漪优化算法中，利用雨点下落、波纹传播、波纹衰减等自然雨点和波纹传播现象的概念，设计了有效解决细胞追踪问题的搜索机制。实验模拟结果证明了该算法的有效性。
目 录
1 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 课题研究现状 1
1.3 主要工作 2
2 常用优化算法和跟踪算法 3
2.1 优化算法 3
2.1.1 蚁群算法 3
2.1.2 粒子群算法 4
2.1.3 差分进化算法 5
2.2 跟踪算法 5
2.2.1 烟花算法 5
2.2.2 粒子滤波算法 6
2.2.3 卡尔曼滤波算法 6
3 雨点涟漪优化方法 8
3.1 雨点涟漪优化算法简介 8
3.2 雨点扩散的设计 9
3.2.1 初始设置 8
3.2.2 涟漪传播 8
3.2.3 竞争排斥 10
3.2.4 变异 10
4 程序仿真 11
4.1 雨点涟漪优化算法的框架 11
4.2 仿真结果以及与烟花算法的对比 12
5 总结与展望 23
5.1 总结 23
5.2 展望 24
参考文献 25
致谢 26
绪论
1.1 研究背景及意义
细胞是生命的基本单位，也是许多生物学过程中的关键元素，存活细胞的运动分 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
析对于癌症、艾滋病等炎症性疾病的新医学治疗研究具有重要意义。传统的细胞跟踪需要在大量的图像中对多个细胞进行人工跟踪，既枯燥又费时。在这种手工操作中，偏见和干扰是不可避免的，往往会导致跟踪失败。因此，对大量医学图像序列中的多个细胞进行可靠的自动跟踪是近年来的研究热点。
近几十年来，随着图像处理和计算机视觉技术的飞速发展，许多自动跟踪方法得到了发展。多细胞跟踪技术往往面临着细胞数量大、细胞形状多样、图像质量低等问题。追踪算法通常分为确定性方法和随机方法。确定性方法将多细胞跟踪问题看作两个独立的任务，即检测和跟踪。这种方法通常会遇到由成像因素引起的问题。随机方法一般基于贝叶斯递归框架。群体智能是优化算法中一个新兴的分支。基于自然和种群的群体智能算法能够为许多复杂问题生成快速和最优的解。例如，粒子群算法、蚁群优化、蜜蜂算法、烟花算法等，已被证明是解决许多优化问题的有效方法。该类算法利用动物群体所突显的智能来求解问题。课题主要研究的是与雨点涟漪相关的智能算法。雨点形成时，云中的雨点被周围的水分所凝结，然后在降雨过程中相互碰撞并凝聚在一起，雨点从云中落下构成了雨，许多搜索机制的研究受到了雨点的启发。人工雨点算法通过观察有限数量的雨点来模拟雨点的变化过程，雨点算法的灵感来自于雨点由于重力从高处到低处的过程。波纹是沿物体的边界移动的毛细波，受到物体表面张力和流体惯性影响，一些研究从水波和波动中获得灵感，发展最优化算法。
虽然这些算法在某些方面是相似的，但它们的原理和求解优化问题的方法是完全不同的。然而至今为止的有关优化的文件中，很少出现雨点和涟漪组合的问题。因此一种基于雨点从空气落到河中，造成连锁反应的新型优化算法就十分具有研究价值 通过雨点涟漪优化算法，开发有效的搜索机制来解决优化问题。比如在分辨率低的条件下对多个细胞的准确跟踪。
1.2 课题研究现状
优化问题无处不在,而且各个领域提出的优化问题越来越复杂,大多传统的优化算法已经很难解决当今社会高速发展下产生的一系列优化问题。所以优化算法的进步也在很快的发展，其中包括很多仿生算法的出现，解决了越来越多的优化问题。由于该方法一般不需要目标函数和约束条件的任何先验信息,能较好适应复杂优化问题的求解,具有并行计算的特点,同时具有很好的鲁棒性,仿生智能优化算法一出现就引起了广大科研人员的关注,被应用于旅行商问题、神经网络训练、图像处理等问题。
目前为止,已经提出了很多群智能优化算法,这些算法从动物的视觉、听觉、嗅觉等角度出发来求解问题,但它们普遍存在局部搜索性能较差,以及算法过早收敛等问题。
细胞运动的动力学分析是医学研究的基础，荧光显微镜成像技术对多个细胞进行跟踪，常受到严重的图像噪声，细胞间粘连，图像分辨率低等因素影响。传统的细胞跟踪需要在大量图像中手动跟踪多个细胞，十分枯燥费时。在这种人工操作中，不可避免的会导致分心从而造成跟踪失败。雨点涟漪算法是由雨点落入河中，扩散后产生涟漪的现象。在雨点涟漪优化中，从自然现象出发，如雨点落下，涟漪的传播和衰减等现象，来设计有效的搜索机制。通过研究雨点涟漪算法，我们就能更加容易切准确的实现在多种干扰的情况下，有效的跟踪多个细胞的全状态。因此雨点涟漪算法具有非常高的研究价值和实用价值。
1.3 主要工作
第一章介绍了雨点涟漪优化算法的研究背景以及研究意义，描述了课题的研究现状并且简单叙述了主要的研究工作。第二章介绍几种不同的细胞检测算法和细胞跟踪算法。第三章对雨点涟漪算法做具体分析。第四章通过matlab编程进行研究，来做出合适的程序。通过雨点涟漪优化算法，实现多个细胞的自动跟踪。通过这种跟踪方法来观测低对比度的图像下，每个细胞的状态。并且多次实验得到平均数据来进行观察，并且与烟花算法作对比，分析雨点涟漪优化算法在细胞检测中的优势和劣势最后总结成果，并且提出关于雨点涟漪算法今后发展趋势的展望。
常用优化算法和跟踪算法
如今，随着时代的飞速发展，以及科学技术的不断进步，优化算法和多目标跟踪在各个领域都不断发展和起到越来越多的作用，是两个个相当热门的研究方向。多目标跟踪技术随着时代的发展正在逐步走向成熟，目前用的比较多的多目标跟踪方法有蚁群算法，粒子群算法等。各类优化算法也层出不穷，比如烟花算法和差分进化算法，以及滤波算法等。本章节列举了一些常用的优化算法和跟踪算法。
2.1 常用优化算法
2.1.1 蚁群算法
蚁群算法是研究人员在研究一群蚂蚁寻找食物的行为的过程中，发现总结出一些特别的规律和现象，虽然单独蚂蚁的生存活动的方式非常简单，但是从一群蚂蚁的活动方式可以看出一些智能的行为。比如一群蚂蚁可能够在不一样的生存环境之下，寻找到一条到达食物地点的最短的路径。这个现象是由于蚁群中的蚂蚁可以通过蚁群中的某种信息功能和机制来达到信息的传递的目的。之后进一步研究的研究表明，蚂蚁可以在它经过的路上释放一种可以被称作“信息素”的一种物质，蚁群中的蚂蚁对这种“信息素”拥有感知能力，蚁群中的蚂蚁会沿着这种“信息素”浓度相对比较高的路径方向爬行，而且这种“信息素”每只经过这条路径的蚂蚁都会留下，这钟现象也就因此形成了一种反馈机制，类似正反馈，当这种行为经过一段的发展，就会有越来越多的蚂蚁都会逐渐选择从这条最短路径出发从而到达食物的所在地点。
目 录
1 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 课题研究现状 1
1.3 主要工作 2
2 常用优化算法和跟踪算法 3
2.1 优化算法 3
2.1.1 蚁群算法 3
2.1.2 粒子群算法 4
2.1.3 差分进化算法 5
2.2 跟踪算法 5
2.2.1 烟花算法 5
2.2.2 粒子滤波算法 6
2.2.3 卡尔曼滤波算法 6
3 雨点涟漪优化方法 8
3.1 雨点涟漪优化算法简介 8
3.2 雨点扩散的设计 9
3.2.1 初始设置 8
3.2.2 涟漪传播 8
3.2.3 竞争排斥 10
3.2.4 变异 10
4 程序仿真 11
4.1 雨点涟漪优化算法的框架 11
4.2 仿真结果以及与烟花算法的对比 12
5 总结与展望 23
5.1 总结 23
5.2 展望 24
参考文献 25
致谢 26
绪论
1.1 研究背景及意义
细胞是生命的基本单位，也是许多生物学过程中的关键元素，存活细胞的运动分 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
析对于癌症、艾滋病等炎症性疾病的新医学治疗研究具有重要意义。传统的细胞跟踪需要在大量的图像中对多个细胞进行人工跟踪，既枯燥又费时。在这种手工操作中，偏见和干扰是不可避免的，往往会导致跟踪失败。因此，对大量医学图像序列中的多个细胞进行可靠的自动跟踪是近年来的研究热点。
近几十年来，随着图像处理和计算机视觉技术的飞速发展，许多自动跟踪方法得到了发展。多细胞跟踪技术往往面临着细胞数量大、细胞形状多样、图像质量低等问题。追踪算法通常分为确定性方法和随机方法。确定性方法将多细胞跟踪问题看作两个独立的任务，即检测和跟踪。这种方法通常会遇到由成像因素引起的问题。随机方法一般基于贝叶斯递归框架。群体智能是优化算法中一个新兴的分支。基于自然和种群的群体智能算法能够为许多复杂问题生成快速和最优的解。例如，粒子群算法、蚁群优化、蜜蜂算法、烟花算法等，已被证明是解决许多优化问题的有效方法。该类算法利用动物群体所突显的智能来求解问题。课题主要研究的是与雨点涟漪相关的智能算法。雨点形成时，云中的雨点被周围的水分所凝结，然后在降雨过程中相互碰撞并凝聚在一起，雨点从云中落下构成了雨，许多搜索机制的研究受到了雨点的启发。人工雨点算法通过观察有限数量的雨点来模拟雨点的变化过程，雨点算法的灵感来自于雨点由于重力从高处到低处的过程。波纹是沿物体的边界移动的毛细波，受到物体表面张力和流体惯性影响，一些研究从水波和波动中获得灵感，发展最优化算法。
虽然这些算法在某些方面是相似的，但它们的原理和求解优化问题的方法是完全不同的。然而至今为止的有关优化的文件中，很少出现雨点和涟漪组合的问题。因此一种基于雨点从空气落到河中，造成连锁反应的新型优化算法就十分具有研究价值 通过雨点涟漪优化算法，开发有效的搜索机制来解决优化问题。比如在分辨率低的条件下对多个细胞的准确跟踪。
1.2 课题研究现状
优化问题无处不在,而且各个领域提出的优化问题越来越复杂,大多传统的优化算法已经很难解决当今社会高速发展下产生的一系列优化问题。所以优化算法的进步也在很快的发展，其中包括很多仿生算法的出现，解决了越来越多的优化问题。由于该方法一般不需要目标函数和约束条件的任何先验信息,能较好适应复杂优化问题的求解,具有并行计算的特点,同时具有很好的鲁棒性,仿生智能优化算法一出现就引起了广大科研人员的关注,被应用于旅行商问题、神经网络训练、图像处理等问题。
目前为止,已经提出了很多群智能优化算法,这些算法从动物的视觉、听觉、嗅觉等角度出发来求解问题,但它们普遍存在局部搜索性能较差,以及算法过早收敛等问题。
细胞运动的动力学分析是医学研究的基础，荧光显微镜成像技术对多个细胞进行跟踪，常受到严重的图像噪声，细胞间粘连，图像分辨率低等因素影响。传统的细胞跟踪需要在大量图像中手动跟踪多个细胞，十分枯燥费时。在这种人工操作中，不可避免的会导致分心从而造成跟踪失败。雨点涟漪算法是由雨点落入河中，扩散后产生涟漪的现象。在雨点涟漪优化中，从自然现象出发，如雨点落下，涟漪的传播和衰减等现象，来设计有效的搜索机制。通过研究雨点涟漪算法，我们就能更加容易切准确的实现在多种干扰的情况下，有效的跟踪多个细胞的全状态。因此雨点涟漪算法具有非常高的研究价值和实用价值。
1.3 主要工作
第一章介绍了雨点涟漪优化算法的研究背景以及研究意义，描述了课题的研究现状并且简单叙述了主要的研究工作。第二章介绍几种不同的细胞检测算法和细胞跟踪算法。第三章对雨点涟漪算法做具体分析。第四章通过matlab编程进行研究，来做出合适的程序。通过雨点涟漪优化算法，实现多个细胞的自动跟踪。通过这种跟踪方法来观测低对比度的图像下，每个细胞的状态。并且多次实验得到平均数据来进行观察，并且与烟花算法作对比，分析雨点涟漪优化算法在细胞检测中的优势和劣势最后总结成果，并且提出关于雨点涟漪算法今后发展趋势的展望。
常用优化算法和跟踪算法
如今，随着时代的飞速发展，以及科学技术的不断进步，优化算法和多目标跟踪在各个领域都不断发展和起到越来越多的作用，是两个个相当热门的研究方向。多目标跟踪技术随着时代的发展正在逐步走向成熟，目前用的比较多的多目标跟踪方法有蚁群算法，粒子群算法等。各类优化算法也层出不穷，比如烟花算法和差分进化算法，以及滤波算法等。本章节列举了一些常用的优化算法和跟踪算法。
2.1 常用优化算法
2.1.1 蚁群算法
蚁群算法是研究人员在研究一群蚂蚁寻找食物的行为的过程中，发现总结出一些特别的规律和现象，虽然单独蚂蚁的生存活动的方式非常简单，但是从一群蚂蚁的活动方式可以看出一些智能的行为。比如一群蚂蚁可能够在不一样的生存环境之下，寻找到一条到达食物地点的最短的路径。这个现象是由于蚁群中的蚂蚁可以通过蚁群中的某种信息功能和机制来达到信息的传递的目的。之后进一步研究的研究表明，蚂蚁可以在它经过的路上释放一种可以被称作“信息素”的一种物质，蚁群中的蚂蚁对这种“信息素”拥有感知能力，蚁群中的蚂蚁会沿着这种“信息素”浓度相对比较高的路径方向爬行，而且这种“信息素”每只经过这条路径的蚂蚁都会留下，这钟现象也就因此形成了一种反馈机制，类似正反馈，当这种行为经过一段的发展，就会有越来越多的蚂蚁都会逐渐选择从这条最短路径出发从而到达食物的所在地点。
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