【摘 要】
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在所有植物组织中,顶端分生组织最为重要,因为它要为植物其它部分的细胞供给营养和分化成植物器官。对顶端分生组织细胞进行研究有助于研究人员了解细胞的组织结构、生长规律与生理功能,进而有利于医学研究和药物研发。植物细胞通过共享的细胞壁彼此物理粘附,因此细胞间的相对位置变化很小。前期开发的植物细胞局部图匹配算法利用了这一特点,采用迭代搜索策略,从种子细胞开始通过邻域结构不断扩展细胞之间的匹配。然而细胞形状
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在所有植物组织中，顶端分生组织最为重要，因为它要为植物其它部分的细胞供给营养和分化成植物器官。对顶端分生组织细胞进行研究有助于研究人员了解细胞的组织结构、生长规律与生理功能，进而有利于医学研究和药物研发。
植物细胞通过共享的细胞壁彼此物理粘附，因此细胞间的相对位置变化很小。前期开发的植物细胞局部图匹配算法利用了这一特点，采用迭代搜索策略，从种子细胞开始通过邻域结构不断扩展细胞之间的匹配。然而细胞形状随着时间推移会发生很大改变，使得这种策略容易积累错误，一旦种子细胞没有选对，或者匹配扩张中出现错误，就会导致后续匹配出现一连串的错误。
为了增加种子细胞检测的鲁棒性进而提高细胞追踪准确性，本文提出了基于深度种子和局部图匹配的细胞追踪算法。此算法流程为：1、采用分水岭算法对细胞图像进行分割。2、搭建基于卷积神经网络的细胞相似性学习网络，使用训练好的细胞相似性学习网络模型提取细胞的深度特征。3、在细胞分割图像中提取细胞的局部三角图特征。4、结合细胞的深度特征和局部三角图特征，建立相似度矩阵，相似度矩阵取最大值时对应的细胞对作为“深度种子”。5、从所获取的深度种子开始，采用邻域细胞扩散方法依次匹配其相邻细胞直至所有细胞匹配完成。
论文的核心是通过结合局部图匹配和细胞相似性学习网络建立相似度模型来鲁棒地找到深度种子并进行后续追踪过程。其中，细胞局部三角图特征利用的是细胞的时空上下文信息(细胞的面积比，边缘长度比，角度)的稳定性。细胞相似性学习网络学习到的细胞特征被用来建立细胞的深度特征。与传统的细胞追踪方法相比，实验结果表明此算法适用于植物顶端分生组织细胞的未配准图像序列和大间隔图像序列，并且追踪准确率高。
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