[发明专利]PC式免疫试纸图像识别及定量分析仪无效
申请号: | 200710046040.X | 申请日: | 2007-09-15 |
公开(公告)号: | CN101387601A | 公开(公告)日: | 2009-03-18 |
发明(设计)人: | 周中人 | 申请(专利权)人: | 周中人 |
主分类号: | G01N21/00 | 分类号: | G01N21/00;G01N33/48;G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 201204上海市浦*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | pc 免疫 试纸 图像 识别 定量分析 | ||
免疫试纸作为快速方便的医学检测手段,已经在广大的家庭及医院,血站等场所 得大普及应用,并且不断有更多的品种被开发出来。但目前的免疫试纸几乎全部 是凭肉眼进行定性判断,不能提供定量信息。而在医学检测中,很多项目既需要 快速方便的及时检测,也需要定量检测信息。如果能解决免疫试纸的定量检测问 题,免疫试纸的将更广泛地被广大临床检测部门和家庭接受,将为医学检测行业 的很有希望的一个发展方向。
免疫试纸检测技术与酶联免疫吸附(ELISA)一样,具有抗体抗原反应所特有 的高特异性和高灵敏度。两者反应方法相同,如夹心法,间接法,竞争法等。所 不同的是,ELISA是液相反应体系,信号强弱由孔内溶液颜色的深浅来表示, 操作时间长,适合批量处理。而免疫试纸是固相膜反应,信号强弱由膜上线条或 点的颜色深浅表示,反应快速,适合现场即时检测。如果能对线条或点的颜色深 浅进行定量分析,则就能对反应物的浓度高低进行判别分析。
对免疫试纸进行定量分析的方法有多种,其中的一种方法就是利用成像元件获取 免疫试纸的相关信号,经过相关的数据分析,得出反应区的特征定量信息,通过 特定的数据计算方式,得出定量分析结果。
目前在试纸的成像定量分析方向上,存在不少的技术方案。
专利200410034105.5,200420049579.2是采用红外激发光源,经激发光路,磷光 图像接收光路及图像处理系统组成。其激发光经聚焦成线,照射在上转换磷光免 疫层析试纸上,然后经特定光学处理后,由成像部件采集进行相关信号,传送图 像处理系统进行分析。
专利200510030549.6是由相关光学系统将激光分成两有一定间隔的两束光,分 别照射在试纸的检测带和质控带上,进行激发后,通过相关光学部件将光学信号 送入一维CCD元件,然后将一维CCD的信号通过相关单片机进行数据分析。
专利03137101.9是采用接触式图像扫描仪获取静态胶体金层析试纸图像,通过 模/数转换,将获得的光密度的信号数字用于相关数字处理系统进行分析。
专利03154445.2也采用影像扫描元件取得静态试纸线条的数字影像,由包含数 字信号处理器在内的微处理器进行相关特征分析,并运用网络神经定量单元进行 判别分析。
吉林大学硕士研究生张峰等人于2005年发表的相关毕业论文中,也公布了他们 的开发成果。即采用视频CCD摄取静态试纸图像,通过视频图像处理模块进行 模/数转换后,通过增强型的51系单片机W77E58进行图像数据分析处理,然后 再显示模块上进行结果显示。该仪器也可通过模式转换,作为图像采集卡的作用, 由USB口将图像数据传输到PC机,进行相关数据分析处理。
在尿液多联试纸分析仪中,分析对象是贴在塑料条上的正方形吸水纸,该试纸是 是以化学呈色反应为目的。尿试纸分析仪目前主要以光束漫反射分析技术对试纸 颜色进行分析。也有部分厂家开始采用数字图像分析技术,对静态或移动过程中 的尿试纸摄取特定面积的图像,对该区域的化学反应颜色进行批量分析。
本发明是PC式免疫试纸图像识别及定量分析仪。本发明特点为:
1.本发明的分析对象是免疫试纸上的线条。
2.本发明的图像元件是RGB原色输出的面阵固态图像传感器(如CCD/CMOS), 可以快速地获取高分辨率的数字图像。
3.本发明中,固态图像传感器(如CCD/CMOS)摄取的数字图像信号通过USB 协议传输到PC机,省略了固态图像传感器与PC机间的视频数据模/数转换 的步骤。
4.本发明采用基于PC操作软件界面开发的图像识别分析软件,对免疫试纸的 特征信号进行定量分析。
5.本发明对样品的特征值进行识别分析后,以相关曲线拟合技术对以系列标准 样品特征值建立的标准曲线进行对照来得到定量分析结果。
具体实施例说明:
以台湾肯定资讯科技有限公司的U30C型工业摄像头作为图像采集元件,以6个 LED灯为照射光源,工业摄像头和灯源安装在一个密闭的盒体中,工业摄像头 对处于底部的免疫试纸进行图像采集。该试纸是进行早孕检测的胶体金免疫层析 试纸,分析对象是试纸反应区的C/T红色线条。
在PC机上以VB进行数字图像分析软件开发,对由USB口传输过来的数字图像 数据进行识别分析,提取出反应C/T线条颜色深浅的特征值。
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