多方法融合的粒子滤波算法的神经丝自动跟踪

发布时间：2017-11-22 23:18

  本文关键词：多方法融合的粒子滤波算法的神经丝自动跟踪

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【摘要】：神经丝蛋白质是医学中研究肌萎缩侧索硬化症病情进展的标志物.为了能精确捕获某种神经丝蛋白质在神经鞘中的活动特性,引入了一种多方法融合的粒子滤波算法跟踪神经丝蛋白质的运动.该算法汲取颜色直方图法、核函数法及图模法等的优点,融合粒子滤波算法,实现自动跟踪神经丝蛋白质.此外,为了解决粒子滤波中样本贫化,即在粒子滤波计算中很大一部分粒子重叠到一个单独的点上的情况,需要重采样计算解决此问题.但在重采样过程中,容易造成一些粒子丢失各向异性而导致跟踪精度降低,甚至跟踪目标失败,故结合粒子滤波算法提出了一种改进重采样约束方法.实验结果表明,基于改进重采样法及多方法融合的粒子滤波算法较传统算法能有效地减少样本贫化问题,并且可以高精度地跟踪移动、变形的神经丝蛋白质,为医学中神经丝蛋白质研究提供了新支撑方法.
【作者单位】： 新疆大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(31460248,61262059) 新疆优秀青年科技创新人才培养资助项目(2013721016) 新疆大学博士启动基金资助项目 自治区科技支疆资助项目(201591102) 新疆自治区研究生科研创新资助项目(XJGRI2015025)
【分类号】：R744.8;TP391.41
【正文快照】： 神经丝蛋白质是研究轴突再生和神经退行性疾病的重要标志物质[1-2],提取神经丝蛋白质的活动特性成为研究神经丝蛋白质的重要环节.图1所示是通过荧光显微镜下实时地录制的某神经丝轴突中神经丝蛋白 质单个和多个神经丝随机运动影像,图像中的神经丝蛋白质都是从左向右移动的.神

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本文编号：1216413