基于神经网络技术自动筛选Monastrol 抑制剂的算法研究

• 作者: 周晓波 张菇 章东 胡艺 葛云
• 来源期刊: 南京大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 高容量分析 高容量筛选 图像分析 神经网络 模式识别
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 39-47
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4850字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0469-5097.2009.01.007

摘要

带自动荧光显微镜的HCS(high content screening)系统是一种新兴的显微摄影、筛选和处理系统.HCS系统在摄影过程中会产生大量数据,人工筛选和识别费时费力.本文为了进行Monastrol抑制剂的筛选,基于前馈式神经网络技术研究了一种对HCS系统摄影的大量细胞同时进行特征提取和细胞显型识别的自动算法.在得到各个通道分离的图像后,对不同通道图像进行并行预处理,并采用神经网络和逻辑运算相结合的算法进行处理.我们将该方法运用于Monastrol抑制剂的筛选中,并将结果与人工识别结果进行分析比较.相比较前人提出的multi-phenotypic mitotic analysis(MMA)算法自动识别的正确率得以提高,可更好评估抗癌药剂效用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛云	南京大学声学研究所电子科学与工程系	35	137	6.0	10.0
2	胡艺	模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所	1	0	0.0	0.0
6	章东	模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所	1	0	0.0	0.0
10	张菇	模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所	1	0	0.0	0.0