一種基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物 熒光檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 免疫熒光技術(shù)是標(biāo)記免疫技術(shù)中發(fā)展最早的一種。很早以來就有一些學(xué)者試圖 將抗體分子與一些示蹤物質(zhì)結(jié)合，利用抗原抗體反應(yīng)進(jìn)行組織或細(xì)胞內(nèi)抗原物質(zhì)的定位。 Coons等于1941年首次采用熒光素進(jìn)行標(biāo)記而獲得成功。
[0003] 免疫熒光技術(shù)就是將不影響抗原抗體活性的熒光色素標(biāo)記在抗體上，與其相應(yīng)的 抗原結(jié)合后，并經(jīng)過層析過程，分別固化在檢測(cè)區(qū)和質(zhì)控區(qū)，在熒光顯微鏡下呈現(xiàn)出一種特 異性熒光反應(yīng)。將熒光標(biāo)記的抗體作為標(biāo)準(zhǔn)試劑來檢測(cè)和鑒定未知的抗體，經(jīng)免疫反應(yīng)形 成復(fù)合物，經(jīng)過紫外激發(fā)光源照射，將激發(fā)固化的熒光免疫復(fù)合物發(fā)光，通過檢測(cè)熒光強(qiáng) 度，從而推測(cè)待檢測(cè)物含量。免疫熒光技術(shù)廣泛應(yīng)用于CRP、PCT、AFP、MYO和CK-MB等項(xiàng)目 的檢測(cè)，與傳統(tǒng)的免疫檢測(cè)方法相比，免疫熒光檢測(cè)具有熒光與背景的色澤對(duì)比鮮明，標(biāo)記 方法簡(jiǎn)單、快速、無毒，特異性強(qiáng)、敏感性高、速度快等優(yōu)點(diǎn)。
[0004] 目前，現(xiàn)有的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)光電檢測(cè)方法，是通過光電傳感器將激發(fā)后的 焚光免疫復(fù)合物的發(fā)射光轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，而電信號(hào)的強(qiáng)弱與焚光分子數(shù)量嚴(yán)格相關(guān)，根據(jù) 掃描測(cè)得的電信號(hào)，計(jì)算出待測(cè)樣本中被分析物的含量。但該方法由于熒光免疫復(fù)合物分 布區(qū)域存在形態(tài)的隨機(jī)性和不一致性，免疫復(fù)合物機(jī)械掃描光電檢測(cè)的峰值信號(hào)中不僅包 含了免疫復(fù)合物的發(fā)光量，而且還包含了背景區(qū)域的反光量，因而不僅檢測(cè)速度較慢，而且 光電檢測(cè)的峰值信號(hào)并不能準(zhǔn)確地反映熒光免疫復(fù)合物的發(fā)光強(qiáng)度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法，其 解決了目前復(fù)雜背景熒光復(fù)合物分布隨機(jī)性，不一致性，背景反光帶來的干擾，并解決了由 此造成光電檢測(cè)速度慢，不準(zhǔn)確的技術(shù)問題。
[0006] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明所提出的技術(shù)方案為：
[0007] -種基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法，其包括以下步驟：
[0008] 第一步，圖像預(yù)處理：對(duì)熒光免疫圖像使用中值濾波處理，減少噪聲點(diǎn)干擾，保持 邊緣陡峭；
[0009] 第二步，圖像二值化：根據(jù)免疫熒光區(qū)域發(fā)光強(qiáng)度曲線估計(jì)分割閥值，然后對(duì)圖像 進(jìn)行二值化；
[0010] 第三步，目標(biāo)區(qū)域定位：基于窄條特征的目標(biāo)定位，對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位；
[0011] 第四步，計(jì)算目標(biāo)灰度值：在得到目標(biāo)區(qū)域所在位置之后，計(jì)算目標(biāo)區(qū)域的灰度值 和背景灰度值；
[0012] 第五步，輸出灰度值，獲得檢測(cè)物含量。
[0013] 其中，所述的第一步中的中值濾波處理即為：將該像素的相鄰像素的灰度中值代 替該像素值。
[0014] 其中，所述的第二步中的分割閥值thd = minGray+(maxGray_minGray)/m，其中， minGray為圖像最小灰度值，maxGray為圖像最大灰度值，m為大于1的自然數(shù)。
[0015] 其中，所述的第三步中目標(biāo)區(qū)域定位的過程為：將二值化后的圖像在垂直方向上 投影，去白色像素點(diǎn)比例大于4/5的行作為目標(biāo)區(qū)域，去掉目標(biāo)區(qū)域周圍的干擾部分，獲得 標(biāo)準(zhǔn)的水平窄條。
[0016] 其中，所述的第四步中的目標(biāo)灰度值為目標(biāo)區(qū)域灰度平均值，背景灰度值為目標(biāo) 區(qū)域窄條上方和下方的灰度平均值。
[0017] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明采用基于自適應(yīng)圖像分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法， 利用圖像分割技術(shù)自適應(yīng)地分割出試紙的熒光免疫復(fù)合物分布區(qū)域，然后利用圖像的平均 灰度作為檢測(cè)熒光免疫復(fù)合物發(fā)光強(qiáng)度，計(jì)算出待測(cè)樣本中被待測(cè)物的含量，這樣，不僅可 以消除由熒光免疫復(fù)合物分布區(qū)域存在形態(tài)的隨機(jī)性和不一致性、背景區(qū)域反光帶來的干 擾，提高了免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)的精度性和重復(fù)性，同時(shí)也提高了檢測(cè)處理的速度。
【附圖說明】
[0018] 圖1為本發(fā)明一種基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法的流程圖。
[0019] 圖2為本發(fā)明一種基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法的熒光區(qū)域 發(fā)光強(qiáng)度分布曲線圖。
[0020] 圖3為本發(fā)明一種基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法的圖像二值 化結(jié)果示意圖。
[0021] 圖4為本發(fā)明一種基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法的分割之后 的免疫熒光復(fù)合物區(qū)域示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0022] 以下參考附圖，對(duì)本發(fā)明予以進(jìn)一步地詳盡闡述。
[0023] 請(qǐng)參閱圖1，其為本發(fā)明的一種基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法 的流程圖。
[0024] 第一步S1，對(duì)熒光免疫圖像使用中值濾波，即用該像素的相鄰像素的灰度中值來 代替該像素的值，二維中值濾波輸出為g(x, y) = med{f (x-k, y-1)，（k, I e W)}。
[0025] 其中：f (x, y)，g(x, y)分別為原始圖像和處理后圖像。W尺寸為mXn的矩形子圖 像窗口的坐標(biāo)組。
[0026] 第二步S2,根據(jù)免疫熒光區(qū)域發(fā)光強(qiáng)度曲線估計(jì)分割閾值，然后再對(duì)圖像進(jìn)行二 值化。熒光區(qū)域的發(fā)光強(qiáng)度分布曲線如附圖2所示。
[0027] 首先，計(jì)算圖像的最大最小灰度值minGray、maxGray ;
[0028] 然后，分割閾值確定為：thd = minGray+(maxGray-minGray)/m
[0029] 比例值m取3,需根據(jù)實(shí)際采集的圖像進(jìn)行調(diào)整。
[0030] 第三步S3,利用熒光區(qū)域是一個(gè)水平窄條的先驗(yàn)知識(shí)，將二值化后的圖像在垂直 方向投影，取白色像素點(diǎn)比例大于4/5的行作為目標(biāo)區(qū)域，去掉目標(biāo)區(qū)域周圍的干擾部分。 這樣得到的是標(biāo)準(zhǔn)的水平窄條。
[0031] 首先，將二值化的圖像向垂直方向投影，計(jì)算每一行的白色點(diǎn)的比例p ;
[0032] 然后，分別從上和從下往中間掃面，找到p大于閾值4/5的行，得到熒光區(qū)域位置。 二值化結(jié)果請(qǐng)參見附圖3所示，分割之后獲得的免疫熒光復(fù)合物區(qū)域請(qǐng)參考附圖4所示。
[0033] 第四步S4,在得到目標(biāo)區(qū)域所在的位置后，計(jì)算目標(biāo)區(qū)域的灰度平均值，作為目標(biāo) 區(qū)域的灰度值。同時(shí)計(jì)算目標(biāo)區(qū)域窄條上方和下方一定面積的灰度平均值，作為背景灰度 值。
[0034] 第五步S5,計(jì)算C反應(yīng)蛋白濃度。熒光發(fā)光強(qiáng)度與C反應(yīng)蛋白濃度成嚴(yán)格的正比 關(guān)系，并且根據(jù)熒光發(fā)光原理可知，在達(dá)到一定的激發(fā)光強(qiáng)后，熒光發(fā)光強(qiáng)度不受激發(fā)光強(qiáng) 度影響。
[0035] 考慮到LED紫外光源照射的影響，光電探測(cè)器接收到的光強(qiáng)。可表示為，
[0036] Iree=KeTl
[0037] 式中&為L(zhǎng)ED紫外光源激發(fā)發(fā)光系數(shù)，η為焚光分子數(shù)。
[0038] 光電圖像探測(cè)器輸出的電信號(hào)強(qiáng)度I為，
[0039] I = alrec+b
[0040] 式中，a為電路增益，b為偏置電壓。于是有，
[0041] I = aKe η +b
[0042] 假設(shè)質(zhì)控區(qū)的熒光分子數(shù)為n。，則有，
[0043] Ic= aK e n c+b
[0044] 由（6)和（7)可知，
[0045] (I-Ic) = aKe( n - n c)
[0046] 由（5)式可知，對(duì)于同一幅圖像中，LED紫外光源照射強(qiáng)度、激發(fā)發(fā)光系數(shù)（IQ以 及電路增益均（a，b)不變，此時(shí)，檢測(cè)區(qū)與質(zhì)控區(qū)的圖像亮度差△ I和檢測(cè)區(qū)與質(zhì)控區(qū)的熒 光分子數(shù)成正比。假設(shè)m= IAaKe),有
[0047] n = nc+m (I-Ic)
[0048] 因此，當(dāng)已知質(zhì)控區(qū)的熒光分子數(shù)時(shí)，通過測(cè)量檢測(cè)區(qū)與質(zhì)控區(qū)的圖像亮度差Λ I =(1-1。）就可以計(jì)算出檢測(cè)區(qū)的熒光分子數(shù)。雖然，對(duì)于兩個(gè)不同的LED紫外光源和成像 系統(tǒng)，系數(shù)m是不同的，但同一個(gè)試劑卡在不同的光路系統(tǒng)中有如下關(guān)系，
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步 驟： 第一步，圖像預(yù)處理：對(duì)熒光免疫圖像使用中值濾波處理，減少噪聲點(diǎn)干擾，保持邊緣 陡峭； 第二步，圖像二值化：根據(jù)免疫熒光區(qū)域發(fā)光強(qiáng)度曲線估計(jì)分割閥值，然后對(duì)圖像進(jìn)行 二值化； 第三步，目標(biāo)區(qū)域定位：基于窄條特征的目標(biāo)定位，對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位； 第四步，計(jì)算目標(biāo)灰度值：在得到目標(biāo)區(qū)域所在位置之后，計(jì)算目標(biāo)區(qū)域的灰度值和背 景灰度值； 第五步，輸出灰度值，獲得檢測(cè)物含量。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法，其特征在 于，所述的第一步中的中值濾波處理為：將該像素的相鄰像素的灰度中值代替該像素值。
3. 如權(quán)利要求1所述的基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法，其特征在 于，所述的第二步中的分割閥值thd=minGray+ (maxGray-minGray) /m，其中，minGray為圖 像最小灰度值，maxGray為圖像最大灰度值，m為大于1的自然數(shù)。
4. 如權(quán)利要求1所述的基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法，其特征在 于，所述的第三步中目標(biāo)區(qū)域定位的過程為：將二值化后的圖像在垂直方向上投影，去白色 像素點(diǎn)比例大于4/5的行作為目標(biāo)區(qū)域，去掉目標(biāo)區(qū)域周圍的干擾部分，獲得標(biāo)準(zhǔn)的水平 窄條。
5. 如權(quán)利要求1所述的基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法，其特征在 于，所述的第四步中的目標(biāo)灰度值為目標(biāo)區(qū)域灰度平均值，背景灰度值為目標(biāo)區(qū)域窄條上 方和下方的灰度平均值。
【專利摘要】一種基于圖像自適應(yīng)分割的免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)方法，其包括以下步驟：第一步，圖像預(yù)處理：對(duì)熒光免疫圖像使用中值濾波處理，減少噪聲點(diǎn)干擾，保持邊緣陡峭；第二步，圖像二值化：根據(jù)免疫熒光區(qū)域發(fā)光強(qiáng)度曲線估計(jì)分割閥值，然后對(duì)圖像進(jìn)行二值化；第三步，目標(biāo)區(qū)域定位：基于窄條特征的目標(biāo)定位，對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行定位；第四步，計(jì)算目標(biāo)灰度值：在得到目標(biāo)區(qū)域所在位置之后，計(jì)算目標(biāo)區(qū)域的灰度值和背景灰度值；第五步，輸出灰度值，獲得檢測(cè)物含量。本發(fā)明的光檢測(cè)方法不僅可以消除由熒光免疫復(fù)合物分布區(qū)域存在形態(tài)的隨機(jī)性和不一致性、背景區(qū)域反光帶來的干擾，提高了免疫復(fù)合物熒光檢測(cè)的精度性和重復(fù)性，同時(shí)也提高了檢測(cè)處理的速度。
【IPC分類】G01N21-64
【公開號(hào)】CN104730050
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510095155
【發(fā)明人】汪國有, 龔志文, 張二盈, 章國建
【申請(qǐng)人】深圳市金準(zhǔn)生物醫(yī)學(xué)工程有限公司
【公開日】2015年6月24日
【申請(qǐng)日】2015年3月4日