MATLAB AMI代码基于深度双随机图正则化矩阵分解的单细胞RNA测序细胞类型检测

尽管物体检测已在多个行业产生影响，但在使用巴氏涂片显微镜检测癌细胞方面仍存在挑战。本项目引入了一种机器学习算法，能够在检测和裁剪感兴趣区域（ROI）之前自动检测异常细胞特征。使用宫颈细胞的数字图像，我们通过以下三个关键步骤实现ROI的自动识别：（I）应用于RGB显微照片的非线性过滤器；（II）基于图的聚类（Felsenszwalb算法）；（III）Isodata二进制分类定义超像素。该过程的平均精度达到92%，平均召回率为95%。这一算法是未来智能显微镜电动载物台的核心驱动力，能够扫描完整的载玻片。详见Efficient_Graph_Poster_19.pdf。

该工具库包含多个部分，用于描述论文中的分析过程，涵盖组蛋白修饰信息的分析。用户可以从GitHub下载文件，将目录更改为CRK，然后进行进一步的分析。同时，从GEO网站下载GSE105012_RAW.tar文件，并保存到GSE105012文件夹中。

pbmc3k_filtered_gene_bc_matrices 数据是 Seurat 单细胞基础分析的基础数据集。

此存储库包含用于Matlab的灰度处理和细胞跟踪的源代码。该程序支持荧光或暗场电影的处理，以及相衬电影的跟踪。兼容Matlab 2018a及更早版本，支持'.tif'堆栈和'.nd2'文件格式。还提供适用于Linux的版本。

利用Matlab开发的算法可以有效识别和定位癌细胞，为医学研究提供了重要工具。

这个存储库包含用于3D单细胞分割和分析的Matlab代码，附有详细的步骤说明。分割分段器是一个用于Matlab的应用，通过阈值化细胞质标记物或膜标记物的分水岭转换，在3D空间中精确分割细胞。用户界面简单易用，允许调整参数以达到最佳分割效果。分析脚本可应用于图像文件夹，并将结果保存为Excel文件，包括通道的阈值识别点和区域的富集和部分重叠分析。

这个存储库包含了用于从细胞和支架荧光z堆栈中检测细胞-支架接触的源代码。算法包括基于统计模型的细胞分割（Java 1.8）、基于平面几何模型的纺粘涂层和基于圆柱几何模型的纤维支架分割（Matlab 2015a）、以及骨骼和直径提取（C++）。这些算法支持生物学假设验证、成像描述和数据分析。

本代码库提供了用于分析成肌细胞增殖图像的MATLAB脚本，这些脚本用于研究长链非编码RNA SAM(lncRNA SAM) 通过稳定Sugt1和促进动粒组装来促进成肌细胞增殖。所有代码均在 MATLAB R2014b 中测试。 代码功能： Figure6C.m & Suppl_Figure_6C.m: 计算红色通道中非零像素的平均强度，并保存输出图像。 Figure6D_Suppl_Figure_5I.m: 计算细胞核内平均绿色通道强度（蓝色），并保存输出图像。 Quantify_Figure6E_6D.m: 量化每个过滤点中平均绿色通道强度，不生成输出图像。 Visualize_Figure6E_6D.m: 生成并保存最终输出图像。 ImageCount: 用于量化Dia肌肉中胶原蛋白1的交互式软件，以及Dia肌肉上Masson's Trichrome染色中胶原阳性区域的定量。 ImageCount主要功能: 彩色图像分割和量化。 注意: 以上代码文件对应论文中相应的图像结果。

【细胞分割】基于分水岭算法的细胞分离计数matlab程序及GUI.zip