一種加入明顯區(qū)域標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種加入明顯區(qū)域標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法，步驟包括：步驟1：設(shè)計(jì)微通道結(jié)構(gòu)，然后利用微流控技術(shù)及鞘液原理將細(xì)胞液及鞘液注入微通道中，同時(shí)每隔一定時(shí)間加入特征明顯的標(biāo)示球，實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)胞進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記；步驟2：采集細(xì)胞液流動(dòng)過程中的視頻序列；步驟3：將細(xì)胞和標(biāo)示從背景中分割出來；步驟4：在完成分割的基礎(chǔ)上對(duì)細(xì)胞進(jìn)行追蹤、計(jì)數(shù)和種類識(shí)別。本發(fā)明在對(duì)細(xì)胞進(jìn)行檢測(cè)的同時(shí)能夠采集到直觀的細(xì)胞圖像，通過在細(xì)胞流動(dòng)過程中注入明顯標(biāo)示的方法將復(fù)雜的細(xì)胞檢測(cè)算法轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單的基于區(qū)域的方法，減少了計(jì)算量，提高了處理速度。而且所提出的細(xì)胞檢測(cè)裝置不需要顯微鏡，激光源等，有體積小，成本低的優(yōu)勢(shì)。
【專利說明】—種加入明顯區(qū)域標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于微流控技術(shù)和圖像處理技術(shù)相結(jié)合的領(lǐng)域，在細(xì)胞液流動(dòng)過程中通過加入明顯標(biāo)示實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)胞的精確檢測(cè)，具體涉及一種加入明顯區(qū)域標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002]醫(yī)學(xué)上的分析儀器正向著微型化、集成化的方向發(fā)展，微流控技術(shù)因其快速、微型、自動(dòng)、低耗等特征在醫(yī)藥研究領(lǐng)域得到了越來越多的關(guān)注。目前主流的細(xì)胞分析儀器是流式細(xì)胞儀，將熒光染色的細(xì)胞懸液通過液流壓力作用射入樣品管，根據(jù)鞘液原理將細(xì)胞液限制在液流的軸線上；經(jīng)熒光染色的細(xì)胞受到激光照射發(fā)出熒光，然后通過光電轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)變成電信號(hào)并進(jìn)行放大；經(jīng)放大后的電信號(hào)被送往分析器；分析器根據(jù)電信號(hào)脈沖的道數(shù)和脈沖高度進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，最后得出細(xì)胞檢測(cè)結(jié)果。
[0003]與上述細(xì)胞儀原理相似的也有一種電阻抗細(xì)胞分析儀，是根據(jù)細(xì)胞與溶液的電阻抗大小不同來工作的。將細(xì)胞懸液用等滲電解質(zhì)溶液稀釋，給溶液中插入一根小孔管，小孔管內(nèi)側(cè)充滿了細(xì)胞稀釋液并有一個(gè)內(nèi)電極，外側(cè)細(xì)胞懸液中有一個(gè)外電極。電流接通后，位于小孔兩側(cè)的電極產(chǎn)生穩(wěn)定的電流，當(dāng)有一個(gè)細(xì)胞通過小孔時(shí)，由于細(xì)胞的導(dǎo)電性質(zhì)比稀釋液低，在電路中小孔感應(yīng)區(qū)內(nèi)的電阻增加，在瞬間由于電壓變化出現(xiàn)一個(gè)脈沖信號(hào)，最后對(duì)脈沖進(jìn)行分析得到結(jié)果。
[0004]上述的這兩種方法目前應(yīng)用比較普遍，但都有一個(gè)缺點(diǎn)，那就是檢測(cè)結(jié)束后并不能留下直觀的被測(cè)對(duì)象的影像記錄，而且只是對(duì)細(xì)胞通過檢測(cè)區(qū)時(shí)的信息進(jìn)行記錄，許多情況下，細(xì)胞的動(dòng)態(tài)行為對(duì)病理診斷起著至關(guān)重要的作用，需要對(duì)細(xì)胞在不同時(shí)刻的動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行綜合考評(píng)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的是提供一種加入明顯區(qū)域標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法，在檢測(cè)的同時(shí)采集直觀的細(xì)胞圖像，得到細(xì)胞在不同時(shí)刻的動(dòng)態(tài)信息，完成細(xì)胞的追蹤、計(jì)數(shù)和種類識(shí)別。
[0006]本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種加入明顯區(qū)域標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法，具體按照以下步驟實(shí)施:
[0007]步驟1:設(shè)計(jì)微通道結(jié)構(gòu)，然后利用微流控技術(shù)及鞘液原理將細(xì)胞液及鞘液注入微通道中，同時(shí)每隔一定時(shí)間加入特征明顯的標(biāo)示球，實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)胞進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記；
[0008]步驟2:采集細(xì)胞液流動(dòng)過程中的視頻序列；
[0009]步驟3:將細(xì)胞和標(biāo)示從背景中分割出來；
[0010]步驟4:在完成分割的基礎(chǔ)上對(duì)細(xì)胞進(jìn)行追蹤、計(jì)數(shù)和種類識(shí)別。
[0011]本發(fā)明的有益效果是，在進(jìn)行細(xì)胞檢測(cè)的同時(shí)能夠采集到直觀的細(xì)胞圖像，進(jìn)而得到細(xì)胞在不同時(shí)刻的動(dòng)態(tài)信息，完成細(xì)胞的追蹤、計(jì)數(shù)和種類識(shí)別。通過加入明顯標(biāo)示的方法將復(fù)雜的檢測(cè)算法轉(zhuǎn)化為基于區(qū)域的算法，例如將復(fù)雜的細(xì)胞追蹤算法轉(zhuǎn)化為細(xì)胞與明顯標(biāo)示之間的簡(jiǎn)單的距離計(jì)算；且本發(fā)明所提出的細(xì)胞檢測(cè)裝置具有體積小，成本低的優(yōu)勢(shì)。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0012]圖1為本發(fā)明方法采用的微通道結(jié)構(gòu)示意圖；
[0013]圖2為本發(fā)明方法采集到的視頻序列中有兩個(gè)標(biāo)示球的一幀圖像；
[0014]圖3為本發(fā)明方法采集到的視頻序列中下一個(gè)標(biāo)示球進(jìn)入微通道時(shí)的圖像；
[0015]圖4為本發(fā)明方法實(shí)施例對(duì)圖2進(jìn)行分割的結(jié)果；
[0016]圖5為本發(fā)明方法實(shí)施例對(duì)圖3進(jìn)行分割的結(jié)果；
[0017]圖6為本發(fā)明方法實(shí)施例為待追蹤微球的圖像；
[0018]圖7為本發(fā)明方法實(shí)施例對(duì)圖6中藍(lán)色標(biāo)記的微球的追蹤結(jié)果；
[0019]圖8為本發(fā)明方法實(shí)施例待追蹤細(xì)胞的圖像；
[0020]圖9為對(duì)圖8中橙色標(biāo)記的細(xì)胞的追蹤結(jié)果。

【具體實(shí)施方式】
[0021]下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0022]基于微流控技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)，本發(fā)明提出了一種在細(xì)胞溶液流動(dòng)過程中加入明顯標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法，在檢測(cè)的同時(shí)能夠采集到直觀的細(xì)胞圖像，進(jìn)而可以得到細(xì)胞在不同時(shí)刻的動(dòng)態(tài)信息，通過加入明顯標(biāo)示的方法將復(fù)雜的細(xì)胞檢測(cè)算法轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單的基于區(qū)域的方法。
[0023]本發(fā)明加入明顯區(qū)域標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法，具體按照以下步驟實(shí)施:
[0024]步驟1:設(shè)計(jì)微通道結(jié)構(gòu)，然后利用微流控技術(shù)及鞘液原理將細(xì)胞液(細(xì)胞懸液)及鞘液注入微通道中，同時(shí)每隔一定時(shí)間加入特征明顯的標(biāo)示球；
[0025]如圖1所示微通道結(jié)構(gòu)是，包括細(xì)胞液微通道，細(xì)胞液微通道主體部分為水平段，細(xì)胞液微通道水平段前后端分別設(shè)置有注入管(注入口)和排出管(出口)，細(xì)胞液微通道水平段前段水平左右對(duì)稱連接有兩個(gè)鞘液加入管，用于給細(xì)胞液中加入鞘液，兩個(gè)鞘液加入管之前的細(xì)胞液微通道水平段上還連接有一個(gè)標(biāo)示加入管，用于給細(xì)胞液中加入標(biāo)示(或標(biāo)示球)，
[0026]微流控技術(shù)能夠在微米級(jí)、納米級(jí)結(jié)構(gòu)中精確操控納升至皮升體積流體，流體的流速、流動(dòng)方向等參數(shù)均可得到精確的控制，廣泛應(yīng)用于物理、化學(xué)、微加工和生物技術(shù)等學(xué)科。本發(fā)明就是將微流控技術(shù)應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，使用如圖1所示的微通道結(jié)構(gòu)，通過調(diào)整細(xì)胞液注入口處的壓力能夠精確控制流體的流速和方向，同時(shí)采用鞘液原理能夠?qū)⒓?xì)胞液聚焦在微通道中間，不會(huì)造成貼壁現(xiàn)象，同時(shí)每隔一定時(shí)間加入特征明顯的標(biāo)示球，實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)胞進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記。
[0027]步驟2:采集細(xì)胞液流動(dòng)過程中的視頻序列
[0028]采集方法可以有很多種，例如CMOS圖像傳感器、CCD圖像傳感器、光電探測(cè)方法等，只要能夠得到細(xì)胞圖像即可。
[0029]步驟3:將細(xì)胞和標(biāo)示從背景中分割出來
[0030]細(xì)胞圖像的分割算法在生物醫(yī)學(xué)與數(shù)字圖像處理相結(jié)合的領(lǐng)域一直處于熱門研究狀態(tài)，主流的分割算法有基于閾值分割的方法、基于邊緣檢測(cè)的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法、基于小波變換的分割方法、基于特征提取的分割方法或基于遺傳算法的分割方法等。根據(jù)細(xì)胞樣品的特點(diǎn)采用相應(yīng)的分割算法。
[0031]步驟4:在完成分割的基礎(chǔ)上對(duì)細(xì)胞進(jìn)行追蹤、計(jì)數(shù)和種類識(shí)別
[0032]通過加入的標(biāo)示(區(qū)域標(biāo)示)，就能夠?qū)?fù)雜的細(xì)胞追蹤算法轉(zhuǎn)化為細(xì)胞和區(qū)域標(biāo)示之間的簡(jiǎn)單的距離計(jì)算，記住細(xì)胞在當(dāng)前幀中與標(biāo)示之間的距離，那么在下一幀中找出與標(biāo)示同樣距離的細(xì)胞，即可完成追蹤；
[0033]在完成分割的基礎(chǔ)上，對(duì)每?jī)蓚€(gè)相鄰標(biāo)示之間的細(xì)胞進(jìn)行計(jì)數(shù)，最后進(jìn)行疊加即可完成細(xì)胞計(jì)數(shù)；(或者如下面一段所述)
[0034]在完成分割的基礎(chǔ)上，對(duì)第i (η)個(gè)和第i+l(n+l)個(gè)標(biāo)示之間的細(xì)胞進(jìn)行計(jì)數(shù)，i(n) = 1,2,3......n-1 (N-1), η (N)為標(biāo)示球個(gè)數(shù),最后進(jìn)行疊加即可完成細(xì)胞計(jì)數(shù)；
[0035]另外，通過超分辨率重建的方法還可以對(duì)細(xì)胞進(jìn)行預(yù)放大，得到更多的細(xì)節(jié)信息，根據(jù)這些細(xì)節(jié)信息實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)胞進(jìn)行種類的識(shí)別。
[0036]超分辨率重建方法是利用低分辨率圖像序列通過信號(hào)估計(jì)理論來生成高分辨率圖像，主要分為基于多幀的超分辨率重建算法和基于單幀的超分辨率重建算法，既可以根據(jù)基于單幀的超分辨率重建方法對(duì)當(dāng)前細(xì)胞通過插值進(jìn)行放大，也可以在追蹤的基礎(chǔ)上，得到當(dāng)前細(xì)胞在相鄰幾幀中的像素值，然后通過基于多幀的超分辨率重建方法對(duì)當(dāng)前細(xì)胞進(jìn)行放大。放大后，可以得到更多的信息，例如形狀，大小和核質(zhì)比等。然后根據(jù)這些信息對(duì)細(xì)胞進(jìn)行分類。
[0037]實(shí)施例
[0038]實(shí)施例以加入微型標(biāo)示球的細(xì)胞追蹤方式為例進(jìn)行說明。
[0039]步驟1:將細(xì)胞懸液與鞘液分別注入微通道中，同時(shí)每隔一定時(shí)間注入標(biāo)示球，利用微流控技術(shù)使得細(xì)胞不粘連，通過鞘液原理將細(xì)胞和標(biāo)示球聚焦在微通道中軸線處并且按順序依次流過微通道，圖1為本實(shí)施例所采用的微通道結(jié)構(gòu)示意圖，共有4個(gè)注入口，其中的兩個(gè)注入口用于注入細(xì)胞液和標(biāo)示球，兩側(cè)的兩個(gè)注入口用于注入鞘液；
[0040]步驟2:采集視頻序列，本實(shí)施例采用CMOS圖像傳感器進(jìn)行成像。參照?qǐng)D2和圖3，分別為其中兩幀視頻的截圖；
[0041]步驟3:將細(xì)胞和標(biāo)示球從背景中分割出來。本實(shí)施例采用的是基于塊的迭代閾值分割方法。圖4和圖5分別為對(duì)圖2和圖3兩幀圖像對(duì)應(yīng)進(jìn)行分割的結(jié)果示意圖，其中，用綠色框標(biāo)志出來的是細(xì)胞，用紅色框標(biāo)志出來的是標(biāo)示球；
[0042]步驟4:對(duì)標(biāo)示球進(jìn)行追蹤。在注入標(biāo)示球時(shí),通過微流控技術(shù)控制標(biāo)示球的間隔以及流速，保證每一幀圖像中出現(xiàn)I個(gè)或2個(gè)標(biāo)示球，這樣可以通過對(duì)設(shè)定區(qū)域進(jìn)行搜索來完成標(biāo)示球的追蹤。圖6和圖7為在分割后的基礎(chǔ)上對(duì)標(biāo)示球的追蹤結(jié)果，圖6中紅色框和藍(lán)色框標(biāo)志的分別為兩個(gè)標(biāo)示球，圖7中藍(lán)色框標(biāo)志的即為圖6中藍(lán)色標(biāo)志的微球，而紅色框標(biāo)志的微球已經(jīng)流出通道，圖7中黃色框標(biāo)志的微球?yàn)樾铝鬟M(jìn)來的微球。
[0043]步驟5:根據(jù)待追蹤細(xì)胞與標(biāo)示球的相對(duì)距離進(jìn)行細(xì)胞追蹤，圖8和圖9為追蹤效果圖，對(duì)圖8中的橙色框標(biāo)記的細(xì)胞進(jìn)行追蹤，由圖8可以看出該細(xì)胞為藍(lán)色框標(biāo)記的微球左邊第二個(gè)細(xì)胞，根據(jù)此距離信息在圖9中進(jìn)行追蹤。步驟4中的追蹤算法已經(jīng)得出藍(lán)色框標(biāo)示球的位置，找出該標(biāo)示球左側(cè)第二個(gè)細(xì)胞(圖9中橙色框標(biāo)記)即為圖8中需要追蹤的細(xì)胞。
[0044]綜上所述，本發(fā)明基于微流控技術(shù)和基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的細(xì)胞檢測(cè)方法，在細(xì)胞流動(dòng)過程中加入明顯標(biāo)示,采集細(xì)胞運(yùn)動(dòng)的視頻序列,用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)視頻序列進(jìn)行分析，得出所需要檢測(cè)的信息。本發(fā)明在對(duì)細(xì)胞進(jìn)行檢測(cè)的同時(shí)能夠采集到直觀的細(xì)胞圖像，通過在細(xì)胞流動(dòng)過程中注入明顯標(biāo)示的方法將復(fù)雜的細(xì)胞檢測(cè)算法轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單的基于區(qū)域的方法，減少了計(jì)算量，提高了處理速度。而且所提出的細(xì)胞檢測(cè)裝置不需要顯微鏡，激光源等，具有體積小，成本低的優(yōu)勢(shì)。
【權(quán)利要求】
1.一種加入明顯區(qū)域標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法，其特點(diǎn)在于，具體按照以下步驟實(shí)施: 步驟1:設(shè)計(jì)微通道結(jié)構(gòu)，然后利用微流控技術(shù)及鞘液原理將細(xì)胞液及鞘液注入微通道中，同時(shí)每隔一定時(shí)間加入特征明顯的標(biāo)示球，實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)胞進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記； 步驟2:采集細(xì)胞液流動(dòng)過程中的視頻序列； 步驟3:將細(xì)胞和標(biāo)示從背景中分割出來； 步驟4:在完成分割的基礎(chǔ)上對(duì)細(xì)胞進(jìn)行追蹤、計(jì)數(shù)和種類識(shí)別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的加入明顯區(qū)域標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法，其特點(diǎn)在于:所述的微通道結(jié)構(gòu)是，包括細(xì)胞液微通道，細(xì)胞液微通道主體部分為水平段，細(xì)胞液微通道水平段前后端分別設(shè)置有注入管和排出管，細(xì)胞液微通道水平段前段水平左右對(duì)稱連接有兩個(gè)鞘液加入管，用于給細(xì)胞液中加入鞘液，兩個(gè)鞘液加入管之前的細(xì)胞液微通道水平段上還連接有一個(gè)標(biāo)示加入管，用于給細(xì)胞液中加入標(biāo)示。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的加入明顯區(qū)域標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法，其特點(diǎn)在于:所述的步驟2中，采集方法選用CMOS圖像傳感器、CXD圖像傳感器或光電探測(cè)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的加入明顯區(qū)域標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法，其特點(diǎn)在于:所述的步驟3中，細(xì)胞圖像的分割算法選用基于閾值分割的方法、基于邊緣檢測(cè)的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法、基于小波變換的分割方法、基于特征提取的分割方法或基于遺傳算法的分割方法。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的加入明顯區(qū)域標(biāo)示的細(xì)胞檢測(cè)方法，其特點(diǎn)在于:所述的步驟4中，分別實(shí)現(xiàn)以下功能: 通過加入的標(biāo)示，就能夠?qū)?fù)雜的細(xì)胞追蹤算法轉(zhuǎn)化為細(xì)胞和區(qū)域標(biāo)示之間的簡(jiǎn)單的距離計(jì)算，記住細(xì)胞在當(dāng)前幀中與標(biāo)示之間的距離，那么在下一幀中找出與標(biāo)示同樣距離的細(xì)胞，即可完成追蹤； 在完成分割的基礎(chǔ)上，對(duì)第i個(gè)和第i+Ι個(gè)標(biāo)示之間的細(xì)胞進(jìn)行計(jì)數(shù)，i = 1，2，3……η-1，η為標(biāo)示球個(gè)數(shù)，最后進(jìn)行疊加即可完成細(xì)胞計(jì)數(shù)； 另外，通過超分辨率重建的方法還可以對(duì)細(xì)胞進(jìn)行預(yù)放大，得到更多的細(xì)節(jié)信息，根據(jù)這些細(xì)節(jié)信息實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)胞進(jìn)行種類的識(shí)別。
【文檔編號(hào)】G01N15/10GK104237108SQ201410181595
【公開日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2014年4月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月30日
【發(fā)明者】余寧梅, 任茹, 時(shí)小雨 申請(qǐng)人:西安理工大學(xué)