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摘要

通过生物学研究发现，细胞的行为常常与许多疾病的发展有关，而细胞分割与细胞跟踪是研究细胞行为的重要手段。本文针对细胞分割及跟踪进行了较深入的研究，实现了相关算法并提出了一系列新的优化算法，本文的主要工作如下：

1）在细胞分割方面，本文提出了融合边缘信息及局部灰度特征的细胞区域提取算法，该算法可以较为准确的提取细胞真实轮廓，针对较难解决的黏连细胞问题，本文提出了基于多尺度LOG算子检测细胞中心的分阶段分割方法，该方法可以通过局部梯度信息和形态学信息分割黏连细胞，使分割结果更加贴近细胞的真实轮廓。同时，本文还尝试了基于深度学习的细胞分割算法，经检验基于U-Net的细胞图像分割算法准确度较