一种基于形态学的神经元识别与分析方法

摘要

本发明提出一种基于形态学的神经元识别与分析方法。采集神经细胞的显微图像数据；对显微图像数据进行预处理得到去噪声后的图像；对去除噪声的图像进行阈值分割得到去除背景后的神经元图像；从神经元图像中提取单个神经元；提取单个神经元的基础参数，基础参数包括骨架、细胞体、细胞体面积轴突或树突的数量、轴突或树突的长度。本发明可以自动识别和分析显微图像中的神经元，且识别速度快、效果理想，不仅能直观看出神经元形状，还能输出有效的神经元基础参数，大大减轻了研究者阅片的劳动强度，同时利于后续数据分析。

主权项

一种基于形态学的神经元的识别与分析方法，其特征在于，步骤如下：第一步，采集神经细胞的显微图像数据；第二步，对第一步得到的显微图像数据进行预处理，得到去噪声后的图像；第三步，对第二步去除噪声的图像进行阈值分割，得到去除背景后的神经元图像；第四步，从神经元图像中提取单个神经元；第五步，提取单个神经元的基础参数，基础参数包括骨架、细胞体、细胞体面积轴突或树突的数量、轴突或树突的长度。