1、在當今，越來越多的醫(yī)學問題依賴于生物醫(yī)學的發(fā)展。在生物醫(yī)學領域，細胞是研究的基本單位。數(shù)字化熒光成像技術和分子級的生物著色技術的不斷發(fā)展，極大地推動了對細胞內的亞細胞結構進行直接的觀察。同時，也產生大量圖像數(shù)據(jù)。對這些數(shù)據(jù)進行快捷、準確的自動化分析迫在眉睫?；诰G色熒光蛋白的亞細胞結構圖像分割與分析就是其中之一。
　　本文主要研究內容就是基于綠色熒光蛋白的亞細胞結構圖像分割技術。文中從分析綠色熒光蛋白的亞細胞結構圖像特點開始，研究

2、了熒光蛋白的亞細胞結構圖像的預處理，熒光蛋白的亞細胞結構的二維圖像分割算法以及算法評估，三維圖像的分割和三維顯示。具體來講，本文的主要內容和創(chuàng)新有：
　　1.綠色熒光蛋白標記的亞細胞結構圖像分析。本文詳細分析了綠色熒光標記的亞細胞結構圖像的特點，包括亞細胞結構變化大、熒光褪色、邊緣模糊以及三維數(shù)據(jù)源等，這些特點使得亞細胞結構圖像的分割不同于一般細胞圖像的分割。
　　2.綠色熒光蛋白標記的亞細胞結構圖像的分割。本文總結了常用的

3、圖像分割算法，針對綠色熒光標記的亞細胞結構圖像，本文提出了一種新的分割算法，它實現(xiàn)了對熒光蛋白的2D圖像的準確分割，并且可直接推廣至熒光蛋白的三維圖像分割。
　　3.分割算法的評估。本文通過對現(xiàn)有醫(yī)學圖像分割算法的評估方法的總結，提出了對文中所提分割算法的二維圖像分割評估方法。
　　4.綠色熒光蛋白標記的亞細胞結構圖像的三維顯示：醫(yī)學圖像很多都是三維切片圖像，熒光蛋白的亞細胞結構圖像也是一樣。對其重建，可以很好觀察蛋白質在細