[發明專利]一種激光顯微鏡圖像分析識別系統

在審

• 申請號: 201910153109.1
• 申請日: 2019-02-28
• 公開（公告）號: CN109948468A
• 公開（公告）日: 2019-06-28
• 發明（設計）人: 姜寧楓;周蓓;祁金牡;代義琴;趙桂花;曹雪梅
• 申請（專利權）人: 南京甬寧科學儀器有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G01N21/84
• 代理公司: 合肥律眾知識產權代理有限公司 34147
• 代理人: 馮慧云

本發明公開了一種激光顯微鏡圖像分析識別系統，包括處理模塊、采集模塊、特征模塊、數據庫模塊、訓練模塊、存儲模塊、顯示模塊和通信模塊，所述采集模塊的輸出端與所述特征模塊的輸入端相連接，所述特征模塊的輸出端與所述處理模塊的輸入端相連接，所述處理模塊分別與所述數據庫模塊和所述訓練模塊雙向連接，所述處理模塊的輸出端分別與所述存儲模塊的輸入端、所述顯示模塊的輸入端和所述通信模塊的輸入端相連接。本發明通過集成采集模塊、特征模塊和數據庫模塊，不僅采集效率高，而且特征對比準確率高，另外通過訓練模塊可提高識別，降低誤差率以及提高數據庫存儲數據，實現智能激光顯微鏡圖像分析識別。

技術領域

本發明涉及顯微鏡檢測技術領域，具體來說，涉及一種激光顯微鏡圖像分析識別系統。

背景技術

激光顯微鏡（CLSM）由共聚焦顯微鏡和飛秒紅外激光器Verdi/Mira兩部分組成，是光學顯微鏡與現代激光技術，高靈敏探測技術，掃描控制技術以及微機圖象處理技術，熒光及標記技術的結合。CLSM為生命科學開拓了一條觀察生命活細胞的結構及特定分子、離子生物學變化的新途徑，成為分子細胞生物學，神經科學，藥理學，遺傳學等領域中新一代強有力的研究工具。

而目前用于激光顯微鏡（CLSM）的圖像檢測往往采用人工數據庫信息比對，不僅效率低，而且誤差較大，使得使用存在一定的局限性。

針對相關技術中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

針對相關技術中的問題，本發明提出一種激光顯微鏡圖像分析識別系統，以克服現有相關技術所存在的上述技術問題。

本發明的技術方案是這樣實現的：

一種激光顯微鏡圖像分析識別系統，包括處理模塊、采集模塊、特征模塊、數據庫模塊、訓練模塊、存儲模塊、顯示模塊和通信模塊，所述采集模塊的輸出端與所述特征模塊的輸入端相連接，所述特征模塊的輸出端與所述處理模塊的輸入端相連接，所述處理模塊分別與所述數據庫模塊和所述訓練模塊雙向連接，所述處理模塊的輸出端分別與所述存儲模塊的輸入端、所述顯示模塊的輸入端和所述通信模塊的輸入端相連接，且所述訓練模塊的輸出端與所述數據庫模塊的輸入端相連接，其中；

所述采集模塊，用于信息采集；

所述特征模塊，用于特征信息處理；

所述數據庫模塊，用于數據庫信息存儲；

所述訓練模塊，用于識別信息比對訓練；

所述存儲模塊，用于信息存儲；

所述顯示模塊，用于信息顯示；

所述通信模塊，用于信息傳輸。

進一步的，所述采集模塊包括圖像采集單元，其中；

所述圖像采集單元，用于圖像信息采集。

進一步的，所述特征模塊包括特征提取單元和特征檢測單元，其中；

所述特征提取單元，用于特征信息提取；

所述特征檢測單元，用于特征信息檢測。

進一步的，所述數據庫模塊包括基礎存儲數據庫單元和學習遞增數據庫單元，其中；

所述基礎存儲數據庫單元，用于基礎數據庫信息存儲；

所述學習遞增數據庫單元，用于學習遞增數據信息存儲。

進一步的，所述訓練模塊包括分類器訓練單元和特征學習單元，其中；

所述分類器訓練單元，用于分類器信息訓練；

所述特征學習單元，用于特征信息學習。