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正文:
细胞显微影像技术简介
细胞或
微生物的运动特性对生物科学或医学工程的研究,始终是一个重要的课题,例如:
精子的活动性,可用来做为判定精子质量的重要指标之一(Holt, 1985)。
白血球的移动模式(Maludzinski, 1987)。
神经轴索上微细粒子之移动(Ngoc,1997) 。
但是,上述之观测系统,都是以PC 连接CCD 所构成之系统。
在固定的观测位置,进行拍摄并采集细胞序列显微影像后,离线进行影像处理
,从每一序列图像中,萃取所感兴趣之细胞特征后,进行中心质点路径移动轨迹之演算,
进而预测细胞之行为模式,如Kalman 滤波器法(Sanchiz, 1998)、雷达追踪算法(Beresfold, 1994)。
缺点:
1. 无法实时掌握细胞移动之轨迹,只能了解细胞在局部范围活动时的轨迹。
2. 影像处理及运动轨迹运算占用相当多计算机资源,尤其是细胞显微影像系统,
往往呈现多目标或高噪声的环境。
3. 大部份的观测方法,往往仅能锁定单一目标进行追踪。然而,
当拍摄的影像环境具有高噪声、或个个细胞间产生交错互动行为时,
此时会发生假警报或遗漏追踪的情形,因此衍生出多种利用机率统计、
模糊理论或类神经网络等方法来加以确认观测结果
出自http://www.bjsgyq.com/
北京显微镜百科