Matlab细胞轨迹跟踪代码

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。

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。

在MATLAB版本中，STRCF相关滤波目标跟踪代码是与目标跟踪密切相关的。

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。

Matlab条纹代码软件YCloud活动1以EAFIT学生身份访问的软件：MATLAB Microsoft想象Microsoft Office 365 Office Pro Plus风险模拟器Ansys（）活动2下载的产品：Visual Studio代码活动3•计划收益o访问算法（100,000条记录和1,000次操作，为期1年）o访问ATOM o高达110美元的AWS奖金o访问bitnami（业务计划3一年免费）o访问CARTO（ 2年的高级服务）o访问CrowdFlower o访问DATADOG（带有10台服务器的Pro帐户免费使用2年）o在DigitalOcean平台上获得50美元的信用额o熨斗学院的1个月免费会员资格，以学习网络开发或无限私人服务当您是学生或GitKraken专业帐户为1年或GitKraken Glo为1年的Pro帐户或HACKHANDS中的25美元信用额度或Heroku中的免费帐户或免费订阅Jetbrains或SSl证书和域名注册一年时在GitHub上存储库在SendGrid上获得免费或15,000封免费电子邮件（而不是200封电子邮件）（而不是

此Matlab代码利用海面高度（SSH）来识别和跟踪涡旋。该版本最初设计用于处理卫星测高仪数据，在xy坐标中使用模型输出，而非纬度-经度。代码基于Gaube＆McGillicuddy [2017]的修改，并在Mack等人的文章[2018]中被引用。参考文献包括Gaube，P.和DJ McGillicuddy（2017），《墨西哥湾中的涡旋和蜿蜒对近地表叶绿素的影响》的第1部分，122，1-16，doi：10.1016 / j.dsr.2017.02.006以及Mack，SL，MS Dinniman，J。Klinck，DJ McGillicuddy Jr.和L.Padman，“对南极洲冷水大陆架上的海洋涡旋及其对冰架基础融化的影响”（在为JGR-Oceans做准备时建模）。

使用增量级联连续回归（iCCR）的Matlab代码库，用于视频图像的人脸跟踪。您可以从指定位置下载模型并解压缩，或在Matlab中直接加载model.mat文件，该文件包含“model”和“params”变量。您可以通过定义视频路径或网络摄像头流来调用轨迹。示例：加载模型后，通过指定视频或空数组来处理现有视频或网络摄像头流。如果需要在单个图像中检测点而不执行跟踪步骤，可以使用detect_pts_SDM函数。同时，您也可以在给定点上应用跟踪步骤来优化结果。

这个Matlab代码利用海面高度（SSH）来识别和跟踪涡旋。最初设计用于与卫星测高仪数据配合使用，在xy坐标中处理模型输出而非纬度-经度。该代码基于Gaube＆McGillicuddy [2017]的工作进行修改，并在Mack等人的文章[2018]中有所体现。参考文献包括Gaube，P.和DJ McGillicuddy（2017），《墨西哥湾流涡流和蜿蜒曲折对近地表叶绿素的影响》，《深海研究》第1部分，122、1-16，doi：10.1016/j.dsr.2017.02.006；Mack，SL，MS Dinniman，J。Klinck，DJ McGillicuddy Jr.和L.Padman，在为JGR-Oceans做准备时，对南极洲冷水大陆架上的海洋涡流及其对冰架基础融化的影响进行建模。

Matlab代码Tracking_Matlab用于优化PCT位置控制模型，以适应特定的样本跟踪数据。 'test_opt_pos.m'加载数据并优化模型参数，绘制位置和速度输出（光标与模型光标）。 'test_model_pos.m'是在优化脚本中调用的函数，包含PCT模型和目标函数。该模型设置优化文件，以估算在给定延迟值（T）的情况下，最佳拟合参数位置模型，将目标和光标之间的延迟作为输入。模型包含三个自由参数：增益（比例）、阻尼常数（积分器漏磁）和参考值（设定点）。该模型已在PCT研究中广泛使用，等效于相关文献中的感知控制模型。详细信息可见相关开放访问文章。