[發(fā)明專利]一種基于熒光編碼的液相生物芯片的圖像分析方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910263215.5
• 申請日: 2019-04-02
• 公開（公告）號: CN110009619A
• 公開（公告）日: 2019-07-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 何永紅;謝魯源;錢洪晶;周學思
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學深圳研究生院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/10;G06T7/13;G06T7/70
• 代理公司: 深圳新創(chuàng)友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44223
• 代理人: 王震宇

一種基于熒光編碼的液相生物芯片的圖像分析方法，包括以下步驟：S1、將原始圖像輸入訓練好的FCN網(wǎng)絡模型，經(jīng)過FCN分割后得到分割圖像，實現(xiàn)對圖像中液相生物芯片的定位；S2、單獨提取出所述分割圖像中對應于每一個液相生物芯片的目標識別區(qū)域邊界，并得到分別對應包含每個目標識別區(qū)域邊界的圖像；S3、將原始圖像與步驟S2得到的每個圖像相乘，分別提取基于原始圖像的僅含有每一個單獨的液相生物芯片區(qū)域的圖像；S4、計算步驟S3提取出來的圖像的所有非零像素的平均值，以對相應的液相生物芯片作出定量分析。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)對基于熒光編碼微球的液相生物芯片準確性高、快速的定量與定性分析，高效準確地處理大量的數(shù)據(jù)集，極大地減少人力成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及分子檢測分析領(lǐng)域，特別是涉及一種基于熒光編碼的液相生物芯片的圖像分析方法。

背景技術(shù)

液相生物芯片技術(shù)是一種集熒光編碼微球、流式細胞術(shù)、激光檢測和高速數(shù)字信號處理等多項技術(shù)為一體的新型生物分子高通量技術(shù)，它主要是以不同種類的熒光編碼微球作為載體進行雜交反應和信號檢測，通常多以多色流式細胞儀作為解碼和檢測平臺，通過把芯片技術(shù)和流式細胞檢測技術(shù)結(jié)合到一起，在液相反應體系中實現(xiàn)核酸、蛋白質(zhì)等多種生物分子的檢測。液相芯片技術(shù)解決了固態(tài)微陣列芯片反應速率慢、重復性及靈活性差等問題，和其他傳統(tǒng)的免疫檢測方法相比，液相生物芯片技術(shù)具有高通量、多指標聯(lián)合檢測、高敏感性、高特異性、線性范圍寬、反應快速、重復性好以及操作簡便等優(yōu)點。

目前已知的商用主流液相生物芯片技術(shù)通過在微球表面接不同種類的有機熒光染料或在微球中包裹不同的熒光量子點來形成熒光編碼微球。然后在熒光編碼微球表面結(jié)合上探針分子，在液相環(huán)境中與被標記的待測分子進行雜交反應。選用兩種不同波長照射微球，一個波長用于激發(fā)熒光編碼微球的熒光來進行分類，做定性分析，一個波長用來確定熒光編碼微球的強度，從而確定待測分子的數(shù)量，做定量分析。這樣通過雙色激光的同時檢測，可以確定被結(jié)合的生物分子的種類和數(shù)量。目前定性分析通過人眼觀察獲取圖片，在進行大量數(shù)據(jù)分析時，有很大的誤差，并且費時費力。而目前定量分析的方法，主要是通過手動計算圖片中每一個液相生物芯片的平均像素值，來做定量分析。然而手動計算有很大的誤差，對液相生物芯片的定量分析有很大的干擾。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于熒光編碼的液相生物芯片的圖像分析方法。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種基于熒光編碼的液相生物芯片的圖像分析方法，包括以下步驟：

S1、將原始圖像輸入訓練好的FCN網(wǎng)絡模型，經(jīng)過FCN分割后得到分割圖像，實現(xiàn)對圖像中液相生物芯片的定位；

S2、單獨提取出所述分割圖像中對應于每一個液相生物芯片的目標識別區(qū)域邊界，并得到分別對應包含每個目標識別區(qū)域邊界的圖像；

S3、將原始圖像與步驟S2得到的每個圖像相乘，分別提取基于原始圖像的僅含有每一個單獨的液相生物芯片區(qū)域的圖像；

S4、計算步驟S3提取出來的圖像的所有非零像素的平均值，以對相應的液相生物芯片作出定量分析。

進一步地：

步驟S2中通過邊緣檢測方法確定每一個液相生物芯片的目標識別區(qū)域邊界。

步驟S2還包括：對于每一個提取了所述目標識別區(qū)域邊界的分割圖像，判斷圖像中的各個像素點是否在所述目標識別區(qū)域邊界里，如果在所述目標識別區(qū)域邊界里，將該像素點的像素值設(shè)置為1，否則設(shè)置為0，最終得到分別對應包含每個目標識別區(qū)域邊界的圖像。