黃翠+高躍明
摘 要
免疫層析檢測(cè)的結(jié)果大多局限于人眼定性判斷或半定量判讀,無(wú)法滿足當(dāng)前人們對(duì)定量檢測(cè)的需要,本課題建立基于圖像分割與顏色信息的免疫層析定量檢測(cè)模型,研究試條圖像分割方法,自動(dòng)分割檢測(cè)線,選擇合適的顏色空間提取準(zhǔn)確的特征量并利用該特征量與溶液濃度的相關(guān)性實(shí)現(xiàn)免疫層析試條的定量檢測(cè)。
【關(guān)鍵詞】免疫層析定量檢測(cè) 圖像分割 顏色空間
免疫層析技術(shù)是當(dāng)今“床邊檢測(cè)”的發(fā)展趨勢(shì),該技術(shù)具有檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確、設(shè)備操作簡(jiǎn)便、測(cè)量快速、無(wú)需專業(yè)人士指導(dǎo)等特點(diǎn),已受到臨床檢驗(yàn)界的極大關(guān)注,被廣泛應(yīng)用在醫(yī)學(xué)檢測(cè)、食品安全檢測(cè)、毒品檢測(cè)、環(huán)境檢測(cè)等領(lǐng)域。金標(biāo)免疫層析試條是目前使用最廣泛的一種免疫層析技術(shù)。目前,免疫層析定量檢測(cè)包括光電反射式和圖像處理式兩種方法?,F(xiàn)有的光電反射式免疫層析定量檢測(cè)方法具有較好的臺(tái)內(nèi)檢測(cè)重復(fù)性和準(zhǔn)確度,但是該方法對(duì)于試條定位精度要求較高且這種檢測(cè)方式是試條一維信號(hào)的采集,丟失了部分檢測(cè)信息。圖像處理式免疫層析定量檢測(cè)方法無(wú)需試條傳動(dòng)機(jī)構(gòu),可以從軟件上消除試條定位問題,同時(shí)免疫層析試條彩色圖像包含完整的檢測(cè)線,含有多維信息,在進(jìn)一步提高定量檢測(cè)精度和儀器簡(jiǎn)易上存在優(yōu)勢(shì)。
1 免疫層析試條圖像檢測(cè)的模型建立裝置
以朗伯比爾定律作為本課題的理論依據(jù)建立基于圖像分割與顏色信息的免疫層析定量檢測(cè)模型。朗伯比爾定律是光吸收的基本定律,解釋了在波長(zhǎng)一定的入射光下,溶液吸光度、溶液中物質(zhì)的濃度和入射光吸收介質(zhì)的厚度三者之間的函數(shù)關(guān)系。
2 免疫層析試條的圖像分割方法
2.1 討論顏色空間模型
線性變換空間有YIQ、YUV、I1I2I3 等;非線性變換空間有 HSI( HSB,HSL,HSV 為 HSI 的變形) 、歸一化 RGB(Nrgb)、均勻顏色空間CIE(L*a*b*)及CIE(L*u*v*)等。比較各種顏色空間模型的優(yōu)缺點(diǎn),從中選取一種顏色空間模型對(duì)試條圖像進(jìn)行分割和圖像特征提取。
2.2 根據(jù)試條圖像的特點(diǎn)尋找可用的彩色圖像分割方法
本課題試條圖像區(qū)域(試條外殼、背景區(qū)域、檢測(cè)線)色調(diào)存在相異性(如圖1),但各區(qū)域邊界的像素點(diǎn)同屬于哪個(gè)區(qū)域存在模糊性。針對(duì)試條圖像的特點(diǎn),本課題重點(diǎn)研究基于特征空間聚類的試條圖像分割方法。對(duì)比聚類方法中的模糊C-均值方法和K-均值方法分割試條圖像的效果;優(yōu)化目前聚類分割中采用隨機(jī)選取或者直方圖方法等為聚類中心,造成算法計(jì)算量大、自動(dòng)化程度不足的問題;嘗試用聚類方法中基于圖論的分割方法分割試條圖像,提出一種基于聚類的自動(dòng)分割方法自動(dòng)準(zhǔn)確分割試條圖像。
2.3 試條圖像分割效果評(píng)價(jià)
目前尚未有圖像分割通用的選擇標(biāo)準(zhǔn),對(duì)圖像分割質(zhì)量的評(píng)價(jià)是基于一定的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的,這些準(zhǔn)則的切人點(diǎn)、原理各不相同,可以分為分析法和實(shí)驗(yàn)法兩類。本課題引入試條圖像分割效果評(píng)價(jià),結(jié)合實(shí)際的試條圖像分割效果選擇合適的評(píng)價(jià)方法,從而選擇出最優(yōu)的試條圖像分割方法。
3 結(jié)論
免疫層析定量檢測(cè)特征量提取,配置多組不同濃度的樣本溶液進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證特征量。在不同時(shí)間點(diǎn)采集試條圖像,用本課題研究出的最優(yōu)試條圖像分割方法分割試條檢測(cè)線圖像。比較不同時(shí)間點(diǎn)、不同維度的圖像特征量與樣本溶液濃度的線性相關(guān)性,從而實(shí)現(xiàn)免疫層析試條的定量檢測(cè)。
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