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专利号: 2019101464970
申请人: 西安理工大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 一般的物理或化学的方法或装置
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于微流控显微系统的细胞大小检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1)搭建微流控显微系统;

步骤2)准备细胞的观察环境,通过微流控显微系统采集细胞初始图像;

步骤3)对细胞初始图像依次进行去噪、裁剪背景,得到只包含细胞区域的粗裁剪细胞图像;

步骤4)利用最大类间差法将粗裁剪细胞图像的背景与细胞进行二值化分割,得到二值细胞图像;

步骤5)通过连通组件标记算法标记二值细胞图像中细胞的连通区域,并通过几何矩算法求取各细胞的质心位置;

步骤6)按照细胞初始图像中实际的单细胞尺寸的最大值设定单个细胞的图像尺寸,在各细胞质心位置依照单个细胞的图像尺寸裁剪,得到单个细胞图像;

步骤7)通过基于梯度的边缘检测算法提取单个细胞图像的细胞边缘,根据提取的细胞边缘统计细胞边缘内像素的数量,将像素数量作为该细胞的大小,对采集到的所有细胞的大小进行统计并绘制大小分布图,得到细胞大小的检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于微流控显微系统的细胞大小检测方法,其特征在于,所述步骤1)中微流控显微系统包括微流控芯片,所述微流控芯片内部设置有三叉形微通道,所述三叉形微通道包括直线型主通道,所述主通道一端设置有样品入口,所述主通道另一端设置有样品出口,所述靠近主通道的样品入口端两侧对称设置有副通道,所述副通道一端设置有鞘液入口,所述副通道另一端与主通道连通,所述微流控芯片下表面设置有CMOS图像传感器,所述CMOS图像传感器连接有上位机PC,所述微流控芯片上方设置有平行光源。

3.根据权利要求1所述的一种基于微流控显微系统的细胞大小检测方法,其特征在于,所述步骤2)具体按照以下步骤实施:步骤2.1)由样品入口向主通道注入细胞稀释液,由鞘液入口向副通道注入鞘液,并用微泵分别同时控制细胞稀释液和鞘液的流速,使得细胞聚集在主通道中间层部分,细胞实现匀速平稳的直线运动后细胞的观察环境准备完成;

步骤2.2)细胞的观察环境准备完成后保持细胞的运动状态,设置CMOS图像传感器的曝光时间和光源亮度,通过上位机PC中的图像采集软件设置CMOS图像传感器的细胞图像的捕获时间间隔,CMOS图像传感器根据捕获时间间隔采集细胞初始图像。

4.根据权利要求3所述的一种基于微流控显微系统的细胞大小检测方法,其特征在于,所述图像采集软件为AMCAP,所述步骤2)-7)均采用matlab软件实施。

5.根据权利要求3所述的一种基于微流控显微系统的细胞大小检测方法,其特征在于,所述细胞图像的捕获时间间隔为5s-8s。

6.根据权利要求1所述的一种基于微流控显微系统的细胞大小检测方法,其特征在于,所述步骤3)具体按照以下步骤实施:步骤3.1)通过对细胞初始图像进行形态学操作将捕获到的单帧细胞初始图像中的噪点消除,所述形态学操作为膨胀和腐蚀,得到去噪细胞图像;

步骤3.2)用Sobel算子对每帧去噪细胞图像进行边缘检测,检测主通道的位置,根据主通道的位置裁减掉主通道边缘及其之外的背景,得到粗裁剪细胞图像。

7.根据权利要求1所述的一种基于微流控显微系统的细胞大小检测方法,其特征在于,所述步骤4)具体为,利用最大类间差法根据每帧粗裁剪细胞图像上所有像素点的灰度值计算该帧粗裁剪细胞图像的最佳灰度阈值,将该帧粗裁剪细胞图像的像素点灰度阈值设置为最佳灰度阈值对该帧粗裁剪细胞图像进行二值化分割,得到二值细胞图像。

8.根据权利要求7所述的一种基于微流控显微系统的细胞大小检测方法,其特征在于,所述最佳灰度阈值的过程如下:设细胞与背景的分割阈值为w时,前景点即细胞占粗裁剪细胞图像比例为h0,细胞的灰度均值为k0,背景点占图像比例为h1,背景点的灰度均值为k1,则整幅图像的灰度均值为k=h0*k0+h1*k1,令目标函数为g(w)=h0*(k0-k)2+h1*(k1-k)2,目标函数g(w)取得最大值时对应的分割阈值w即为所求的最佳灰度阈值。

9.根据权利要求1所述的一种基于微流控显微系统的细胞大小检测方法,其特征在于,所述步骤5)具体按照以下步骤实施:步骤5.1)扫描二值细胞图像,并扫描细胞每个像素点相邻的四邻域像素点的灰度值,对灰度值相同的像素点进行标记,标记得到细胞的连通区域;

步骤5.2)计算细胞的连通区域内像素的一阶矩,一阶矩即为对应的细胞连通区域的质心位置。

10.根据权利要求1所述的一种基于微流控显微系统的细胞大小检测方法,其特征在于,所述步骤7)中通过基于梯度的边缘检测算法提取单个细胞图像的细胞边缘具体为,根据基于梯度的边缘检测算法,计算单个细胞图像各个像素点在不同方向的梯度,以梯度最大值作为该像素点的灰度梯度,然后将整幅单个细胞图像所有像素点的平均梯度幅值与所有像素点相对于梯度均值的方差之和作为梯度阈值,梯度大于梯度阈值的像素点为边缘像素,从而提取出细胞边缘。