[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

• 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

本發明提供一種基于邊緣計算的便攜式細胞成像與智能分析系統。該系統包括照明裝置、載物裝置、透鏡組、設置在透鏡組下方用于獲取圖像的相機、實時顯示細胞狀態的圖像顯示裝置、基于ARM的微型電腦主板搭載通用計算機操作系統、深度學習模型邊緣推理計算加速裝置、基于深度學習實例分割算法Mask R?CNN的智能軟件、供電裝置及外殼。本發明提供的分析系統，僅需簡單的操作即可以實現實時的細胞成像、識別、計數和相關形態學分析。

技術領域

本發明涉及一種基于邊緣計算的便攜式細胞成像與智能分析系統，屬于醫學、生物學的細胞檢測與分析領域。

背景技術

細胞是醫學和生物學等領域的重要對象研究。在醫學檢測中，可以通過細胞形態和數量對疾病進行診斷；在生物學實驗中，離體的細胞在培養過程中的生長和增殖狀態是科學研究中的重要的指標。對于存在不同種類和形態的混合細胞樣本，例如全血細胞計數、尿液細胞檢測等，如何在高精度的成像的同時進行準確高效的分析，是非常重要的技術問題。目前細胞常見的分析與計數方法包括顯微鏡觀察法、電阻抗計數法和圖像分析法。但是，顯微鏡觀察法需要觀察者有一定的專業知識和經驗，且需要大量的人力和時間，長時間觀察眼睛易導致疲勞和人為誤差，難以實現標準化，主觀性強，誤差很大。電阻抗計數法只能識別特定種類細胞的數量，且準確度較低。雖然圖像分析法，特別是成像分析一體化裝置，是更加可靠和高效的技術手段，然而圖像分析法也有較多的限制因素。其中，主要的限制因素存在于傳統裝置的成像模塊與數據分析模塊體積與重量過高，通常只能夠在實驗室放置，難以滿足高便攜性和高精度的要求。隨著技術的發展，光學成像小型化越來越普及，出現了各種便攜式的顯微成像設備，例如各種小型化的手持顯微鏡。然而，雖然成像模塊的小型化保持了相當精度的分辨率，但是圖像的分析模塊卻依然需要較大的計算機進行后期的分析，無法做到數據的同步分析，這樣就使成像與分析模塊分離。雖然目前已經出現了便攜式的細胞計數器，但是這類系統的計算硬件一般都是基于單片機和嵌入式系統，運算能力很弱，無法滿足復雜運算的需求，通常只能對特定種類的細胞進行計數。

因此，亟需開發改善現有技術中細胞分析與計數設備的缺陷和不足的便攜式細胞成像與智能分析系統和方法。

發明內容

本發明旨在改善現有技術中細胞分析與計數設備的缺陷和不足，提出了一種基于邊緣計算的便攜式細胞成像與智能分析系統，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。

根據本發明的實施方案，所述照明裝置包括照明光源組，所述照明光源組包括LED點光源、導光擴散柱及準直透鏡，實現整個視場均勻的照明。所述照明裝置可以作為整個系統成像的照明光源。

根據本發明的實施方案，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。

根據本發明的實施方案，所述透鏡組可以為消色差雙膠合鏡。