根据形状对细胞进行分类
下面的例子演示如何分割和分析细胞,从而将简单细胞从细胞对或细胞群中分辨出来。可使用 ComponentMeasurements 中的新轮廓属性,将轮廓与细胞周围的凸包进行比较。该比较可以显示用于细胞类型分类的凸性缺陷。
来自 Liu, Y、Aubrey, W、Martin, K.、Sparkes, A.、Lu, C. 和 King, R.D. (2011) 的图像. The analysis of yeast cell morphology features in exponential and stationary Phase. Journal of Biological Systems, 19(04), pp. 561–575.
计算分割蒙版并用它来测量轮廓。
编写一个小程序来获取轮廓的 ConvexHullMesh 并计算缺陷。通过 PeakDetect 还可以找到两个细胞之间的连接点。
显示完整的 Wolfram 语言输入
现在可以使用轮廓凸性缺陷和 FindPeaks 构建多裂状细胞探测器。
最后,你将获得基于凸性缺陷的细胞形状分类器,可以识别出细胞是简单的(无缺陷或一个缺陷)、一对细胞(两个缺陷)还是复杂的(多个缺陷)。