免疫层析定量检测中试条图像分割方法

黄翠+高跃明

摘 要

免疫层析检测的结果大多局限于人眼定性判断或半定量判读，无法满足当前人们对定量检测的需要，本课题建立基于图像分割与颜色信息的免疫层析定量检测模型，研究试条图像分割方法，自动分割检测线，选择合适的颜色空间提取准确的特征量并利用该特征量与溶液浓度的相关性实现免疫层析试条的定量检测。

【关键词】免疫层析定量检测 图像分割 颜色空间

免疫层析技术是当今“床边检测”的发展趋势，该技术具有检测结果准确、设备操作简便、测量快速、无需专业人士指导等特点，已受到临床检验界的极大关注，被广泛应用在医学检测、食品安全检测、毒品检测、环境检测等领域。金标免疫层析试条是目前使用最广泛的一种免疫层析技术。目前，免疫层析定量检测包括光电反射式和图像处理式两种方法。现有的光电反射式免疫层析定量检测方法具有较好的台内检测重复性和准确度，但是该方法对于试条定位精度要求较高且这种檢测方式是试条一维信号的采集，丢失了部分检测信息。图像处理式免疫层析定量检测方法无需试条传动机构，可以从软件上消除试条定位问题，同时免疫层析试条彩色图像包含完整的检测线，含有多维信息，在进一步提高定量检测精度和仪器简易上存在优势。

1 免疫层析试条图像检测的模型建立装置

以朗伯比尔定律作为本课题的理论依据建立基于图像分割与颜色信息的免疫层析定量检测模型。朗伯比尔定律是光吸收的基本定律，解释了在波长一定的入射光下，溶液吸光度、溶液中物质的浓度和入射光吸收介质的厚度三者之间的函数关系。

2 免疫层析试条的图像分割方法

2.1 讨论颜色空间模型

线性变换空间有YIQ、YUV、I1I2I3 等；非线性变换空间有 HSI（ HSB，HSL，HSV 为 HSI 的变形） 、归一化 RGB（Nrgb）、均匀颜色空间CIE（L*a*b*）及CIE（L*u*v*）等。比较各种颜色空间模型的优缺点，从中选取一种颜色空间模型对试条图像进行分割和图像特征提取。

2.2 根据试条图像的特点寻找可用的彩色图像分割方法

本课题试条图像区域（试条外壳、背景区域、检测线）色调存在相异性（如图1），但各区域边界的像素点同属于哪个区域存在模糊性。针对试条图像的特点，本课题重点研究基于特征空间聚类的试条图像分割方法。对比聚类方法中的模糊C-均值方法和K-均值方法分割试条图像的效果；优化目前聚类分割中采用随机选取或者直方图方法等为聚类中心，造成算法计算量大、自动化程度不足的问题；尝试用聚类方法中基于图论的分割方法分割试条图像，提出一种基于聚类的自动分割方法自动准确分割试条图像。

2.3 试条图像分割效果评价

目前尚未有图像分割通用的选择标准，对图像分割质量的评价是基于一定的评价准则的，这些准则的切人点、原理各不相同，可以分为分析法和实验法两类。本课题引入试条图像分割效果评价，结合实际的试条图像分割效果选择合适的评价方法，从而选择出最优的试条图像分割方法。

3 结论

免疫层析定量检测特征量提取，配置多组不同浓度的样本溶液进行实验，验证特征量。在不同时间点采集试条图像，用本课题研究出的最优试条图像分割方法分割试条检测线图像。比较不同时间点、不同维度的图像特征量与样本溶液浓度的线性相关性，从而实现免疫层析试条的定量检测。

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