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[發明專利]一種基于邊緣計算的便攜式細胞成像與智能分析系統在審

專利信息
申請號: 202110462074.7 申請日: 2021-04-27
公開(公告)號: CN113192080A 公開(公告)日: 2021-07-30
發明(設計)人: 張晨;王仰真;王沖;蘇峰;唐藝嵐;魏夢萍 申請(專利權)人: 北京大學
主分類號: G06T7/11 分類號: G06T7/11;G06K9/62;G06M11/02;G06T1/20;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04
代理公司: 北京知元同創知識產權代理事務所(普通合伙) 11535 代理人: 呂少楠;張炳楠
地址: 100871*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 邊緣 計算 便攜式 細胞 成像 智能 分析 系統
【權利要求書】:

1.一種基于邊緣計算的便攜式細胞成像與智能分析系統,其特征在于,所述系統包括:照明裝置、載物裝置、透鏡組、相機、圖像顯示裝置、ARM微型電腦主板、邊緣推理計算加速裝置、以及智能分析模塊;

所述照明裝置設置在所述載物裝置的上方;所述透鏡組設置在所述載物裝置的下方,所述透鏡組具有放大和消色差的功能;所述相機設置在所述透鏡組的下方,用于將光信號轉換成電信號,獲取細胞圖像;所述圖像顯示裝置用于顯示實時細胞圖像和細胞分析結果,向用戶提供多種操作選項;

所述ARM微型電腦主板作為所述系統的控制、分析與數據存儲的核心;

所述邊緣推理計算加速裝置包括視覺處理單元(VPU)或張量處理器(TPU),通過所述視覺處理單元或張量處理器對深度神經網絡運算進行加速,實現深度學習的邊緣計算;

所述智能分析模塊基于深度學習目標識別算法Faster R-CNN和細胞實例分割算法Mask R-CNN,對所述圖像顯示裝置中呈現的圖像中的細胞進行識別、計數、分割與分類。

2.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,所述照明裝置包括照明光源組。優選地,所述照明光源組包括LED點光源、導光擴散柱及準直透鏡。

優選地,所述LED點光源、準直透鏡、載物裝置、透鏡組和相機的中心位于同一條直線上。

優選地,所述透鏡組為消色差雙膠合鏡。

優選地,所述相機為顯微鏡用的相機。

3.根據權利要求1或2所述的系統,其特征在于,所述ARM微型電腦主板搭載通用計算機操作系統,具有完整電腦功能。優選地,所述ARM微型電腦主板的芯片選自樹莓派、GoogleCoral Dev Board或nvidia jetson nano。

優選地,ARM微型電腦主板的控制包括:對相機的控制、加速深度神經網絡運算的視覺處理單元的控制、對智能分析模塊的控制。

優選地,ARM微型電腦主板的分析包括:圖像數據的輸入,圖像濾波降噪,圖像空間分辨率的變換,深度神經網絡模型的加載,深度神經網絡推理運算,圖像形態學分析,分析結果的輸出。

優選地,ARM微型電腦主板的數據存儲包括:圖像數據的存儲,深度神經網絡模型的存儲,圖像分析輸出的存儲。

4.根據權利要求1-3任一項所述的系統,其特征在于,所述邊緣推理計算加速裝置為深度學習模型邊緣推理計算加速裝置。

優選地,所述視覺處理單元包括基于視覺處理單元的神經計算棒。優選地,所述神經計算棒的芯片選自Intel Movidius Neural Compute Stick 2或Google Coral USBAccelerator。

優選地,所述邊緣推理計算加速裝置與ARM微型電腦主板連接,使復雜深度神經網絡模型能夠在ARM微型電腦主板中進行實時運算。

優選地,所述細胞實例分割Mask R-CNN算法基于特征金字塔網絡(feature pyramidnetworks)和主干架構(backbone)inception v2,能夠對圖像中的細胞進行識別、計數、分割和分類。

5.根據權利要求1-4任一項所述的系統,其特征在于,所述載物裝置為開放式載物裝置,例如為細胞計數板、載玻片或細胞培養皿。

優選地,所述系統還包括鏡筒,所述透鏡組放置在鏡筒內。

6.根據權利要求1-5任一項所述的系統,其特征在于,所述控制裝置包括第一控制裝置、第二控制裝置和/或第三控制裝置,所述第一控制裝置用于控制照明裝置的光源亮度,所述第二控制裝置用于控制載物裝置的高度,所述第三控制裝置用于控制載物裝置的水平位置移動。

優選地,第二控制裝置包括位移臺、以及支架,所述位移臺與所述載物裝置連接,所述支架與水平面垂直,所述位移臺設置在支架上且能夠沿著支架的表面上下移動。優選地,所述第二控制裝置還包括驅動器和高度限位器,所述驅動器用于帶動位移臺移動,所述高度限位器用于使位移臺停留在某一位置。

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