基于MATLAB的电子显微镜下运动细胞多目标识别与轨迹跟踪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，实现电子显微镜视频序列中运动细胞的自动检测、精确定位与多目标轨迹跟踪。系统提供细胞运动参数统计分析，支持轨迹可视化与运动模式识别，适用于生物医学研究。

详 情 说 明

电子显微镜下运动细胞的多目标识别与轨迹跟踪系统

项目介绍

本项目旨在开发一套针对电子显微镜视频序列中运动细胞的自动化分析系统。系统能够实现细胞目标的自动检测、精确定位、多目标轨迹跟踪，并提供全面的运动参数统计分析。通过结合深度学习语义分割技术与多目标跟踪算法，有效处理电子显微镜图像特有的噪声和伪影，为细胞运动行为研究提供可靠的工具支持。

功能特性

• 自动检测与定位：基于深度学习的语义分割技术，实现运动细胞的自动识别与精确定位
• 多目标轨迹跟踪：采用卡尔曼滤波算法与图论优化方法，建立鲁棒的多目标运动轨迹跟踪模型
• 运动参数分析：提供速度、方向、加速度等关键运动参数的统计分析
• 轨迹可视化：支持在原视频序列上叠加显示运动轨迹，直观展示细胞运动路径
• 运动模式识别：自动识别并分类直线运动、布朗运动等典型运动模式
• 数据预处理：专门针对电子显微镜图像特点，有效处理噪声和伪影干扰

使用方法

1. 数据准备：将电子显微镜采集的时间序列图像（TIFF/AVI格式）放置在指定目录
2. 参数配置：根据图像分辨率（1024×1024至4096×4096）和时间采样频率（1-30帧/秒）调整系统参数
3. 运行分析：执行主程序启动自动分析流程
4. 结果获取：系统输出包含细胞坐标矩阵、轨迹数据表、统计分析报告和可视化图像

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux Ubuntu 16.04及以上，macOS 10.14及以上
• 内存：最低8GB，推荐16GB以上（处理高分辨率图像时需更大内存）
• 存储空间：至少10GB可用空间
• 软件依赖：MATLAB R2018b及以上，Python 3.7及以上，相关深度学习框架

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，整合了整套分析流程的核心功能。该文件实现了从数据预处理到结果输出的完整处理链条，具体包含图像序列的读取与标准化处理、基于深度学习模型的细胞目标识别与定位、多目标轨迹的构建与优化跟踪、运动参数的提取与统计分析、轨迹可视化图形的生成以及运动模式的自动识别分类等关键能力。