Phương pháp dựa trên cách làm ‘tự nhiên’ của con người, sử dụng một mô hình có biểu diễn tổng hợp từ các tế bào đơn lẻ, sau đó dò tìm trên hình ảnh, phần nào có độ tương tự cao – nghĩa là gần giống với mô hình nhất – được xem là tế bào đơn và tách phần tế
bào đó ra khỏi vùng các tế bào chồng nhau. Kỹ thuật này bao gồm các bước cơ bản sau:
1. Xây dựng mô hình tế bào dựa trên tập hợp tế bào mẫu 2. Dò tìm vùng có khả năng trên hình ảnh
3. So khớp với tế bào mô hình
4. Phân tách tế bào khi tìm được so khớp tốt nhất,
Lập lại bước 2 cho đến khi không tìm được đối tượng để so khớp nữa.
Phương pháp này đã được áp dụng thử nghiệm trong các công trình nghiên cứu gần
đây của Kyoung-Mi Lee [24], Gloria Diaz[10]. Các công trình này đưa ra hướng tiếp cận là xây dựng một cách biểu diễn (representation) và mô tả (description) tập hình ảnh
tế bào mẫu từ thành một mô hình tế bào có khả năng lưu trữ thông tin hình dạng của tế
bào, ví dụ như theo kích thước và đường viền tế bào.
Kyoung-Mi Lee đã đề nghị phương pháp mô hình hóa tế bào như sau:
1. Cách mô hình hóa: Với mỗi tế bào trong tập mẫu sẽ rút ra 16 khoảng cách tương
ứng với 16 khoảng cách từ tâm tế bào đến 16 điểm trên đường biên của tế bào ở
16 hướng cách đều và đối nhau. (Hình 4-8)
Hình 4-8. Cách biểu diễn tế bào theo 16 điểm đường biên
2. Cách huấn luyện dữ liệu: Các tế bào có hình dạng giống nhau, nghĩa là độ sai lệch về kích thước nhỏ và nhỏ hơn mức độ sẽ được đặt thành một mô hình mẫu (gọi là template), các tế bào có độ sai lệch lớn sẽ hình thành một mô hình mẫu mới. Kết quả thu được là một tập các hình dạng, mỗi mô hình tế bào biểu diễn cho một tập các tế bào có hình dạng giống nhau.
Hình 4-9. Kết quả thực hiện theo phương pháp Kyoung-Mi Lee
Hạn chế của phương pháp Kyoung-Mi Lee là phụ thuộc nhiều vào kích thước tế bào, chỉ xử lý tốt những hình ảnh có kích thước tế bào trung bình tương tự nhau. Ngoài ra,
cách dò tìm và xác định tâm của tế bào là một bài toán khó, mà tác giả không đề cập
đến trong báo cáo.
Công trình nghiên cứu của Gloria Diaz đã đưa ra một tiếp cận khác để mô hình tế bào bằng cách sử dụng thông tin toàn bộ tế bào.
1. Cách mô hình hóa: Với mỗi tế bào (dạng nhị phân), thông tin các điểm ảnh (dạng 0, 1) sẽ được biểu diễn thành một mô hình xác suất dựa theo thuật toán EM. Sau đó mô hình gốc được phóng to và thu nhỏ với theo mức độ kích thước bằng 0.9 và 1.1 để có được một số mô hình bổ sung.
2. Cách so khớp và phân tách: Sử dụng biểu diễn chuỗi mã của đường biên (boundary chain code) để so khớp đường biên của đối tượng dính nhau với
đường biên của mô hình. Khi có được so khớp tốt nhất (best matching) tế bào sẽ được tách ra, vùng tế bào này sẽđược xóa khỏi vùng đối tượng dính nhau. Quá trình dò tìm tiếp tục, cho đến khi số lượng diện tích còn lại nhỏ hơn 0.2 diện tích
đối tượng ban đầu.
Hình 4-10. Kết quả thực hiện theo phương pháp Gloria Diaz
(a) ảnh gốc, (b) ảnh nhị phân, (c) (d) (e) các so khớp tốt nhất lần lượt, (f) kết quả cuối cùng Phương pháp của Gloria Diaz cho kết quả tốt hơn phương pháp của Kyong-Mi Lee, tuy nhiên phương pháp Gloria Diaz phải tạo thêm một số mô hình bổ sung với kích thước khác nhau để tăng độ chính xác cho việc so khớp, như vậy chi phí do tìm tăng lên đáng kể.