从神经元细胞中伸展出来的分支,神经树突(dendrite),接收90%以上的进入神经元的突触联系信息。在很多哺乳动物大脑中的神经元中,兴奋性突触包含了一些特定的结构,叫做神经树突棘(dendritic spines),它是神经树突上面的突起,包含一些分子和包含了突触信息后期突触处理的细胞器。神经元形态可以指导我们研究神经功能或者更好的理解例如帕金森综合症和老年痴呆症的成因。因此现在研究人员对大规模的研究神经树突棘形态学有很大兴趣。这些学习通过收集和分析一系列的从共焦激光扫描显微镜(confocal laser scanning microscopy, CLSM)和双光子激光扫描显微镜(two-photon laser scanning microscopy,2PLSM)获得的数据。神经元树突棘的形态结构与其正常生理功能行使有着直接联系,利用荧光标记显微成像研究树突棘的形态结构是神经学的重要研究手段之一。受成像技术制约,在低信噪比图像对树突棘检测并进行形态学分析测量非常困难。现阶段的分析主要依赖人工参与,使得分析缺乏客观参照系且极其耗费人力。论文提出了一种基于断点匹配搜索和分段采样曲线拟合的算法,能够自动检测神经树突的边缘实现树突与突棘的分离,并计算出繁杂图像的树突与突棘的大小、个数、密度等参量。分析结果表明此方法为树突棘图像的分析提供了高效、准确的分析工具。