柯宝生 1,2,3李颖 1,2,3任振波 1,2,3邸江磊 1,2,3,*赵建林 1,2,3,**
1 西北工业大学物理科学与技术学院, 陕西 西安 710129
2 陕西省光信息技术重点实验室, 陕西 西安 710129
3 超常条件材料物理与化学教育部重点实验室, 陕西 西安 710129
活体细胞有丝分裂过程的发生具有时间和空间上的随机性,自动识别并准确定位活体细胞的有丝分裂对科研人员而言充满挑战。提出一种基于深度学习的自动识别并定位活体细胞有丝分裂的检测方法。通过改进YOLOv3主干网络并引入注意力机制,构建名为DetectNet的深度神经网络。在明场显微成像条件下,获取多尺寸活体细胞图像并构建数据集对网络进行训练,并对DetectNet与多个目标检测算法进行对比,验证其有效性。实验结果表明,针对活体细胞的明场显微图像,DetectNet能够高效地从不同尺寸大视场图像中直接识别并定位有丝分裂细胞,同时具有较高的检测精度和较快的检测速度,因而在生物和医学领域具有非常大的潜在应用价值。
成像系统 活体细胞 有丝分裂 深度学习 目标检测算法 明场显微成像 光学学报
2021, 41(15): 1511001
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
提出一种利用细胞时域演化特征来表示有丝分裂的方法。首先,该方法从细胞有丝分裂序列的每帧图像中提取三种不同特征,即通用搜索树(GIST)、尺度不变特征变换(SIFT)、卷积神经网络(CNN),针对提取的每种特征,用池化方法在空间和时间维度上对其进行处理;然后,将处理后的一系列池化特征组合成一个单一的特征向量来表示该细胞有丝分裂事件的最终特征;最后,将组合后的特征向量作为分类器的输入,利用传统的机器学习方法,即支持向量机(SVM)来处理有丝分裂事件的识别问题。实验结果表明所提方法在精度和召回率方面均优于传统方法,可以更好地应用于细胞有丝分裂检测中。
图像处理 时域演化特征 图像特征 分类器 有丝分裂 激光与光电子学进展
2019, 56(24): 241007
安徽农业大学环境与植物保护学院,中国安徽,合肥,230061
应用蚕豆根尖微核技术研究了Cd(1 mgL-1～25mgL-1)、Pb(1 mgL-1～25 mgL-1)及其复合污染对根尖细胞的毒害作用,分析了重金属及复合重金属污染对蚕豆根尖细胞有丝分裂和微核及染色体畸变的影响.结果表明: Cd、Pb及其复合处理对蚕豆根尖细胞有丝分裂及染色体行为存在不同程度的影响.具体表现为:低浓度促进细胞分裂,高浓度则抑制细胞分裂;对染色体畸变的影响表现为:当浓度为1.0mgL-1时Cd即产生显著效应,而Pb浓度达10.0 mgL-1时,表现出稳定的,强度较大的诱变效应,且随浓度的增?佣竞υ銮?Cd、Pb间存在交互作用,Cd达低浓度时与Pb的交互作用明显而高浓度则不明显,且Cd、Pb间存在部分拮抗作用.
蚕豆 有丝分裂指数 诱变 Vicia faba plumbum Pb cadmium Cd mitotic index mutagenesis
