免疫層析定量檢測中試條圖像分割方法

黃翠+高躍明

摘 要

免疫層析檢測的結果大多局限于人眼定性判斷或半定量判讀，無法滿足當前人們對定量檢測的需要，本課題建立基于圖像分割與顏色信息的免疫層析定量檢測模型，研究試條圖像分割方法，自動分割檢測線，選擇合適的顏色空間提取準確的特征量并利用該特征量與溶液濃度的相關性實現免疫層析試條的定量檢測。

【關鍵詞】免疫層析定量檢測 圖像分割 顏色空間

免疫層析技術是當今“床邊檢測”的發展趨勢，該技術具有檢測結果準確、設備操作簡便、測量快速、無需專業人士指導等特點，已受到臨床檢驗界的極大關注，被廣泛應用在醫學檢測、食品安全檢測、毒品檢測、環境檢測等領域。金標免疫層析試條是目前使用最廣泛的一種免疫層析技術。目前，免疫層析定量檢測包括光電反射式和圖像處理式兩種方法。現有的光電反射式免疫層析定量檢測方法具有較好的臺內檢測重復性和準確度，但是該方法對于試條定位精度要求較高且這種檢測方式是試條一維信號的采集，丟失了部分檢測信息。圖像處理式免疫層析定量檢測方法無需試條傳動機構，可以從軟件上消除試條定位問題，同時免疫層析試條彩色圖像包含完整的檢測線，含有多維信息，在進一步提高定量檢測精度和儀器簡易上存在優勢。

1 免疫層析試條圖像檢測的模型建立裝置

以朗伯比爾定律作為本課題的理論依據建立基于圖像分割與顏色信息的免疫層析定量檢測模型。朗伯比爾定律是光吸收的基本定律，解釋了在波長一定的入射光下，溶液吸光度、溶液中物質的濃度和入射光吸收介質的厚度三者之間的函數關系。

2 免疫層析試條的圖像分割方法

2.1 討論顏色空間模型

線性變換空間有YIQ、YUV、I1I2I3 等；非線性變換空間有 HSI（ HSB，HSL，HSV 為 HSI 的變形） 、歸一化 RGB（Nrgb）、均勻顏色空間CIE（L*a*b*）及CIE（L*u*v*）等。比較各種顏色空間模型的優缺點，從中選取一種顏色空間模型對試條圖像進行分割和圖像特征提取。

2.2 根據試條圖像的特點尋找可用的彩色圖像分割方法

本課題試條圖像區域（試條外殼、背景區域、檢測線）色調存在相異性（如圖1），但各區域邊界的像素點同屬于哪個區域存在模糊性。針對試條圖像的特點，本課題重點研究基于特征空間聚類的試條圖像分割方法。對比聚類方法中的模糊C-均值方法和K-均值方法分割試條圖像的效果；優化目前聚類分割中采用隨機選取或者直方圖方法等為聚類中心，造成算法計算量大、自動化程度不足的問題；嘗試用聚類方法中基于圖論的分割方法分割試條圖像，提出一種基于聚類的自動分割方法自動準確分割試條圖像。

2.3 試條圖像分割效果評價

目前尚未有圖像分割通用的選擇標準，對圖像分割質量的評價是基于一定的評價準則的，這些準則的切人點、原理各不相同，可以分為分析法和實驗法兩類。本課題引入試條圖像分割效果評價，結合實際的試條圖像分割效果選擇合適的評價方法，從而選擇出最優的試條圖像分割方法。

3 結論

免疫層析定量檢測特征量提取，配置多組不同濃度的樣本溶液進行實驗，驗證特征量。在不同時間點采集試條圖像，用本課題研究出的最優試條圖像分割方法分割試條檢測線圖像。比較不同時間點、不同維度的圖像特征量與樣本溶液濃度的線性相關性，從而實現免疫層析試條的定量檢測。

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