細(xì)胞分割的傳統(tǒng)方法有兩類：閾值法[1-2]和先驗(yàn)?zāi)Ｐ头╗3]。閾值法計(jì)算量小,算法容易實(shí)現(xiàn),，但閾值很難確定,。如果閾值選擇過大容易造成過分割，如果選擇過小則會產(chǎn)生分割不夠的問題,。先驗(yàn)?zāi)Ｐ头▽Τ室?guī)則橢圓型細(xì)胞的簡單粘連有較好的分割效果,，但對弱邊緣、邊緣不連續(xù),、帶噪等情況下的非規(guī)則橢圓型細(xì)胞圖像不能有效分割,。

    參考文獻(xiàn)[4]提出的無需重初始化水平集模型屬于基于梯度的邊緣模型,，解決了C-V 水平集模型的忽略圖像局部特征的問題。另外由于無需重初始化,，極大提升了水平集的進(jìn)化速度,，具有較高的實(shí)用價(jià)值。但該模型存在基于梯度的邊緣模型固有的問題：對帶噪,、弱邊緣,、邊緣不連續(xù)的圖像難以精確分割[5]。目前,，一些文獻(xiàn)針對該模型的邊緣終止函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,。參考文獻(xiàn)[6]將邊緣終止函數(shù)中的高斯濾波用Kalman濾波代替，促使水平集曲線進(jìn)一步收斂,，同時加快了模型的進(jìn)化速度,；參考文獻(xiàn)[7]提出一個無需高斯平滑的邊緣終止函數(shù)，不但使模型的邊緣定位更精確,，同時減少了約45%的分割時間和迭代次數(shù),。然而，上述改進(jìn)還是基于梯度的邊緣終止函數(shù),，難以從根本上克服基于梯度的邊緣模型的缺點(diǎn),。鑒于此，本文結(jié)合局部熵和灰度變換函數(shù)構(gòu)造新的邊緣終止函數(shù),。實(shí)驗(yàn)證明了新的終止函數(shù)能夠有效克服基于梯度的終止函數(shù)固有的缺點(diǎn),， 縮短了進(jìn)化時間。
    本文首次將優(yōu)化水平集和改進(jìn)的OTSU閾值法相結(jié)合對神經(jīng)元干細(xì)胞NSC(Neural Stem Cells)圖像進(jìn)行分割,，分別解決了細(xì)胞分割中選取細(xì)胞團(tuán)輪廓和分割粘連細(xì)胞的難題,具有很好的分割效果,。
1 水平集算法
    本文采用無需重初始化的變分水平集模型，并結(jié)合局部熵和灰度變換作為該模型的邊緣終止函數(shù),，以實(shí)現(xiàn)對細(xì)胞團(tuán)輪廓的提取,。
1.1 無需重初始化的水平集模型
　    無需重初始化的水平集模型屬于基于梯度的邊緣模型，如圖1所示,。它存在基于梯度的邊緣模型固有的一些缺點(diǎn)：(1)對于噪聲圖像,，梯度值在遠(yuǎn)離邊緣的噪聲點(diǎn)處也較大，導(dǎo)致進(jìn)化曲線停滯在噪聲區(qū)域且進(jìn)化速度慢,如圖1(d),；(2)邊緣泄漏,。由于梯度值在弱邊緣處較小，導(dǎo)致弱邊緣處停止力較弱,，進(jìn)化曲線易忽略邊界繼續(xù)進(jìn)化,如圖1(e),；(3)模型對不連續(xù)邊緣的識別困難，造成不連續(xù)邊緣的漏分割,如圖1(f)。

其中,，T2定義了一種作用于原始圖像亮度r的操作, s為變換后的亮度,，m為閾值，k為拉伸參數(shù),。通過函數(shù)T2來增強(qiáng)圖像對比度,，以突出邊緣。

    對水平集分割后的細(xì)胞輪廓,用閾值T繼續(xù)分割,見圖3(b),，得到的結(jié)果如圖3(c)所示,。最后通過膨脹、腐蝕,，得到最終分割結(jié)果如圖3(d)所示,。

3 仿真結(jié)果與分析
    為驗(yàn)證本文算法，采用大量圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，取其中1個NSC圖像序列(160幀,，每幀細(xì)胞數(shù)為33個， 大小為250×250像素)作為例證,，此序列具有細(xì)胞數(shù)目眾多,，出現(xiàn)復(fù)雜粘連和帶噪、弱邊緣等特點(diǎn),。由于篇幅限制,，圖片不宜過大，故采用25X的物鏡觀察細(xì)胞,。實(shí)驗(yàn)中,，局部熵窗口尺寸M×M=3×3?；叶茸儞Q參數(shù)d=0.9,，K=80。水平集參數(shù)主要參考參考文獻(xiàn)[5]：λ=5.0,u=0.04,v=3.0,τ=5.0,。實(shí)驗(yàn)是在Intel P4 3.0 GHz,，WindowsXP 2 048 MB內(nèi)存的PC上實(shí)現(xiàn)，程序由Matlab 7編寫,。
    分別采用閾值法、先驗(yàn)?zāi)Ｐ头ê捅疚乃惴▽π蛄兄须S機(jī)抽取的第102幀圖像進(jìn)行分割,，結(jié)果如圖4所示,。
    圖4(b)顯示了閾值法的分割結(jié)果，可見,，不僅將相鄰細(xì)胞誤判為一個整體（這是由于出現(xiàn)了3個以上的細(xì)胞粘連）,，而且還漏標(biāo)了多個細(xì)胞（這是由于該細(xì)胞形狀為非規(guī)則圓形）。參考文獻(xiàn)[3]先驗(yàn)?zāi)Ｐ退惴ㄔ谇蟪黾?xì)胞的等效半徑r、圓形度c和質(zhì)心o后,，以質(zhì)心o為圓心,，以r為半徑，劃定一個圓形區(qū)域來檢測細(xì)胞的粘連部分,。算法對呈規(guī)則圓型細(xì)胞的復(fù)雜粘連有較好效果,，但對特殊形狀的復(fù)雜粘連分割不夠,見如圖4(c)。圖4(d)是本文算法的分割結(jié)果,，除了極少數(shù)細(xì)胞的丟失外,，在細(xì)胞的形態(tài)信息和位置信息上都有更好的保留，體現(xiàn)了算法的優(yōu)越性,，利用人眼觀察可以看出分割正確率要比另兩種算法高得多,。

    本文給出了結(jié)合優(yōu)化水平集和改進(jìn)OTSU閾值的NSC圖像分割算法，分別解決了細(xì)胞分割中選取細(xì)胞團(tuán)輪廓和分割粘連細(xì)胞的難題,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，相較于其他分割算法，本文算法對復(fù)雜粘連和帶噪,、弱邊緣的細(xì)胞圖像分割速度更快速,、更準(zhǔn)確。
參考文獻(xiàn)
[1] 錢翔,葉大田.分割神經(jīng)干細(xì)胞圖像的兩種聚類多閾值分割方法[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2010,50(3):
462-465.
[2] 魯勁松,段儕杰,俞燕明,等.細(xì)胞DNA指數(shù)全自動分析儀及其關(guān)鍵技術(shù)[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2009,30(2):293-297.
[3] 顧廣華,崔冬.白細(xì)胞圖像的自動分割算法[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2009,30(9):1874-1879.
[4] 張霞,王超.醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)及發(fā)展趨勢[J].中外醫(yī)學(xué)研究,2010,8(7):22-25.
[5] JIANG T Z, YANG F G, FAN Y. An adaptive particle level set method[J]. Electronic Notes in Theoretical Computer Science(S1571-0661),2001,46(12):214-224.
[6] Ru Zhongliang, Zhu Chuanrui, Zhao Hongbo. Study on the  extend finite element method based on level set algorithm[J].Engineering Mechanics,2011,28(7):20-25.
[7] Lu Ke, He Ning, Xue Jian. A new geometric deformable  model for medical image segmentation[J].Chinese of Journal Electronics,2009,45(36):232－234.