激光显微切割系统的软件设计与实现
这是一篇关于激光显微切割,软件系统设计,图像拼接,自动对焦,细胞识别的论文, 主要内容为脑组织是一个复杂的三维结构,由相互作用的多种细胞群和细胞外基质组成。研究大脑区域和细胞类型多样性的表达关系,有助于从分子水平认知脑功能执行的机理。为了获取全脑范围内单细胞分辨定位的组学信息,需要精准提取含有空间定位信息的细胞。本人所在课题组正在开发一套激光显微切割系统来获取微小目标样本,但仅依靠硬件存在操作繁琐、系统工作效率低的问题,在大规模进行样本取样时速度慢,会影响后续的测试质量。针对上述问题,本文采用C#设计并实现了一套功能齐全、稳定性好、效率高的激光显微切割系统软件。软件主要包括用于功能实现的控制模块和用于软件优化的图像处理模块。本文的控制模块主要为实现微小目标样本切割与收集任务。控制模块包括:数据采集模块,通过控制相机采集数据,实现样本运动过程的实时显示及数据存储;绘图模块,通过控制鼠标绘图,实现对任意形状目标样本的切割路线的设定;自动切割模块,采用串行切割的策略,实现对多个任意形状样本的快速精准切割;收集模块,通过控制收集装置运动,实现无污染样本收集。本文对小鼠脑组织切片样本中不同细胞的精准切割与无污染收集,验证了软件与系统较好地实现了细胞的精准取样;对不同组织处理技术下的多种样本进行微区精准取样,验证了软件与系统的适用性良好。本文的图像处理模块主要是解决图像质量不佳的问题,并提高系统切割精度和效率。针对平台定位不精准导致的图像拼接错位问题,通过基于相位相关的图像配准方法,实现了无错位图像拼接。针对光场不均导致的暗角问题,通过渐入渐出融合法,实现了大图的无缝拼接。针对组织切片厚度不均导致的频繁调焦问题,通过全局搜索法采集数据,并采用能量梯度函数评价焦面,实现快速调节系统焦面。针对手动绘制轮廓效率较低的问题,通过细胞识别算法自动获取细胞轮廓,实现了快速且精准的细胞切割路线的获取。综上所述,本文从激光显微切割系统的硬件组成出发,设计并实现了一套完整的软件系统,并从切割效率与图像质量等方面对软件进行了优化,实现了从小鼠脑组织切片快速精准地提取特定细胞的目标。该软件有效提高了系统的自动化程度,可以加速细胞转录组学信息的获取过程。
多模态影像采集系统与多应用处理平台研究与实现
这是一篇关于显微高光谱成像,自动对焦,多模态,多维成像,数据共享的论文, 主要内容为显微成像技术是医学图像领域应用最为广泛的技术之一,近年来针对同一种生物样本获取多模态图像数据的需求日渐受到重视。随着计算机辅助智能诊断算法的发展,传统二维彩色图像因其信息量有限,对诊断方法的深入探究造成了一定的阻碍,因此一种新型成像技术,即显微高光谱成像技术被从遥感领域引入,目前基于该技术的医学诊断研究已经取得了一定的进展。然而,现有的显微图像采集系统操作步骤复杂、数据类型单一,且相对缺乏一套完整的图像数据生命周期系统,难以满足现阶段数字化病理诊断需求,因此亟需设计一个多模态影像数据采集存储系统,以及包含多模图像获取、算法处理、模型训练及部署、数据发布和结果输出的一款多功能平台来解决上述问题。基于此,本文旨在开发并部署一套高度一体化的多应用平台,主要包含RGB彩色图像、荧光图像和高光谱灰度图像的多模态图像采集应用,影像数据识别与处理应用和数据共享与发布管理应用。本文结合C/S架构和B/S架构的不同优势,针对性地开发了不同应用平台。第一部分为多模态影像采集平台:硬件方面,本研究自主改进了多模影像成像仪器,拓展了系统光路和光谱范围,使其支持RGB图像、高光谱图像和荧光图像的采集。软件方面,本研究开发了相应的多模影像采集软件,通过嵌入人工智能技术来辅助医学工作者采集多模态图像。为了高效获取清晰医学图像,该模块重点优化了自动对焦算法,提出了降采样图像与像素差值的方法提升采集速度;同时引入曲线拟合的方式,提升高光谱图像的对焦精度。第二部分为多模影像处理应用平台:在数据处理中融合了高光谱图像预处理算法、图像拼接算法等图像基础处理算法。进一步地,为了提高影像处理平台的可扩展性,该阶段定义了一套通用的算法集成规范,用于兼容不同深度学习算法的调用。围绕以上软件布局,图像分析效果良好的算法模型会被移植到应用系统中,实现一端采集,多端处理。第三部分为多模影像共享与发布平台,基于磁盘阵列中的图像数据创建了多个本地和云端共享服务。研究结果表明,本文设计的多模态影像采集系统与多应用处理平台实现了高质量的RGB图像、高光谱图像和荧光图像的采集与分析管理。采集系统能够在0.9～1.7s内完成多模态图像的自动对焦,较改进前速度提升了数十倍。影像处理平台具备通用集成与兼容扩展等特性,支持开发者快速集成相关算法,同时平台交互界面的易用性降低了用户的操作难度。数据共享应用实现了图像快速且安全地传输。综上所述,本研究自主开发的多模态数据采集系统与多应用处理平台简化并打通了医学影像多种通道的采集流程,分布式图像处理平台实现了数据从采集到分析,再到发布的一体化生命周期。实践结果表明,该应用体系具有高效性和稳定性,提高了研究人员的工作效率,具有良好的实用价值。
激光显微切割系统的软件设计与实现
这是一篇关于激光显微切割,软件系统设计,图像拼接,自动对焦,细胞识别的论文, 主要内容为脑组织是一个复杂的三维结构,由相互作用的多种细胞群和细胞外基质组成。研究大脑区域和细胞类型多样性的表达关系,有助于从分子水平认知脑功能执行的机理。为了获取全脑范围内单细胞分辨定位的组学信息,需要精准提取含有空间定位信息的细胞。本人所在课题组正在开发一套激光显微切割系统来获取微小目标样本,但仅依靠硬件存在操作繁琐、系统工作效率低的问题,在大规模进行样本取样时速度慢,会影响后续的测试质量。针对上述问题,本文采用C#设计并实现了一套功能齐全、稳定性好、效率高的激光显微切割系统软件。软件主要包括用于功能实现的控制模块和用于软件优化的图像处理模块。本文的控制模块主要为实现微小目标样本切割与收集任务。控制模块包括:数据采集模块,通过控制相机采集数据,实现样本运动过程的实时显示及数据存储;绘图模块,通过控制鼠标绘图,实现对任意形状目标样本的切割路线的设定;自动切割模块,采用串行切割的策略,实现对多个任意形状样本的快速精准切割;收集模块,通过控制收集装置运动,实现无污染样本收集。本文对小鼠脑组织切片样本中不同细胞的精准切割与无污染收集,验证了软件与系统较好地实现了细胞的精准取样;对不同组织处理技术下的多种样本进行微区精准取样,验证了软件与系统的适用性良好。本文的图像处理模块主要是解决图像质量不佳的问题,并提高系统切割精度和效率。针对平台定位不精准导致的图像拼接错位问题,通过基于相位相关的图像配准方法,实现了无错位图像拼接。针对光场不均导致的暗角问题,通过渐入渐出融合法,实现了大图的无缝拼接。针对组织切片厚度不均导致的频繁调焦问题,通过全局搜索法采集数据,并采用能量梯度函数评价焦面,实现快速调节系统焦面。针对手动绘制轮廓效率较低的问题,通过细胞识别算法自动获取细胞轮廓,实现了快速且精准的细胞切割路线的获取。综上所述,本文从激光显微切割系统的硬件组成出发,设计并实现了一套完整的软件系统,并从切割效率与图像质量等方面对软件进行了优化,实现了从小鼠脑组织切片快速精准地提取特定细胞的目标。该软件有效提高了系统的自动化程度,可以加速细胞转录组学信息的获取过程。
微流控芯片的自动对焦和图像检测系统的设计与实现
这是一篇关于自动对焦,图像清晰度评价函数,聚焦搜索算法,神经网络,图像目标检测的论文, 主要内容为文章研究应用于酶链式反应(Polymerase Chain Reaction,PCR),其中对于微滴式数字PCR仪器设备出发,根据系统中对PCR扩增前的微滴化处理,此时样本微滴内部有的含有待检测的核酸靶分子,有的不含有待检测的核酸靶分子,通过采用激光诱导荧光检测方法,对其实现最终的浓度检测。通过对微滴式数字PCR仪设备中光学检测系统进行研究,以微流控芯片为实验设计中目标操作检测对象。在当前的微滴式数字PCR仪设备中,部分功能还需要人为手动操作来实现,因此通过本文的实验设计方案,首先自动对焦获取清晰图像,以供图像处理操作检测芯片微流通道位置点,让激光器自动移动至通道位置处,实现对微滴的荧光检测内容。所以解决的这两点问题能大幅度提高设备的自动化程度和精密检测程度。通过对该部分内容的理论知识学习以及实验设计,本文的研究内容具体包括以下3个方面:1.自动对焦的设计与实现。在完成自动对焦模块设计研究中,包括有图像清晰度评价算法、聚焦搜索算法、调焦窗口的设计。图像清晰度评价函数在对于不同实际环境下的评价效果表现都有所差别,因此本文根据提出的几种图像清晰度评价函数,通过Matlab完成它们对给定的真实场景中的图片数据集的仿真,绘制出清晰度评价曲线,根据给定的几种定量评判指标,最终得到最适用于本系统的一种图像清晰度评价函数。在聚焦搜索算法的研究中,虽然改进的爬山搜索算法效果在表现效果较好,但仍然不能完全避免对焦误差。因此本文提出一种基于RBF神经网络的搜索算法,通过对该神经网络的训练学习,只要给定输入模糊图片的信息,就会输出最佳聚焦点的位置信息,从而有效地减少电机频繁的移动。最后选择合适的调焦窗口能有效地提高算法的运行效率。自动对焦获取到清晰图像不仅方便人员观察,而且能大幅提高图像处理操作的精密检测度。2.图像目标检测的设计与实现。本文主要从两种检测方法进行研究,分别为Blob分析法和Hough变换直线检测算法,通过两种算法分别对实际采集的视频图片进行实现后,根据最后检测的结果比对分析,选取最适用于本文实验设计中光学检测系统的图像目标检测算法,实现对生物芯片中微流通道的检测,以方便激光器的控制运动,解决当前人为操作的自动化处理。3.自动对焦和图像目标检测技术的软件控制系统的设计。基于搭建好的实验平台架构,根据微滴式数字PCR系统的要求出发,选取合适的硬件设备,完成上位机中人机交互界面的设计,界面内可实现的功能包括有自动对焦、电机控制和图像目标检测。最后对实验运行结果进行分析并提出改进方案。
激光显微切割系统的软件设计与实现
这是一篇关于激光显微切割,软件系统设计,图像拼接,自动对焦,细胞识别的论文, 主要内容为脑组织是一个复杂的三维结构,由相互作用的多种细胞群和细胞外基质组成。研究大脑区域和细胞类型多样性的表达关系,有助于从分子水平认知脑功能执行的机理。为了获取全脑范围内单细胞分辨定位的组学信息,需要精准提取含有空间定位信息的细胞。本人所在课题组正在开发一套激光显微切割系统来获取微小目标样本,但仅依靠硬件存在操作繁琐、系统工作效率低的问题,在大规模进行样本取样时速度慢,会影响后续的测试质量。针对上述问题,本文采用C#设计并实现了一套功能齐全、稳定性好、效率高的激光显微切割系统软件。软件主要包括用于功能实现的控制模块和用于软件优化的图像处理模块。本文的控制模块主要为实现微小目标样本切割与收集任务。控制模块包括:数据采集模块,通过控制相机采集数据,实现样本运动过程的实时显示及数据存储;绘图模块,通过控制鼠标绘图,实现对任意形状目标样本的切割路线的设定;自动切割模块,采用串行切割的策略,实现对多个任意形状样本的快速精准切割;收集模块,通过控制收集装置运动,实现无污染样本收集。本文对小鼠脑组织切片样本中不同细胞的精准切割与无污染收集,验证了软件与系统较好地实现了细胞的精准取样;对不同组织处理技术下的多种样本进行微区精准取样,验证了软件与系统的适用性良好。本文的图像处理模块主要是解决图像质量不佳的问题,并提高系统切割精度和效率。针对平台定位不精准导致的图像拼接错位问题,通过基于相位相关的图像配准方法,实现了无错位图像拼接。针对光场不均导致的暗角问题,通过渐入渐出融合法,实现了大图的无缝拼接。针对组织切片厚度不均导致的频繁调焦问题,通过全局搜索法采集数据,并采用能量梯度函数评价焦面,实现快速调节系统焦面。针对手动绘制轮廓效率较低的问题,通过细胞识别算法自动获取细胞轮廓,实现了快速且精准的细胞切割路线的获取。综上所述,本文从激光显微切割系统的硬件组成出发,设计并实现了一套完整的软件系统,并从切割效率与图像质量等方面对软件进行了优化,实现了从小鼠脑组织切片快速精准地提取特定细胞的目标。该软件有效提高了系统的自动化程度,可以加速细胞转录组学信息的获取过程。
多模态影像采集系统与多应用处理平台研究与实现
这是一篇关于显微高光谱成像,自动对焦,多模态,多维成像,数据共享的论文, 主要内容为显微成像技术是医学图像领域应用最为广泛的技术之一,近年来针对同一种生物样本获取多模态图像数据的需求日渐受到重视。随着计算机辅助智能诊断算法的发展,传统二维彩色图像因其信息量有限,对诊断方法的深入探究造成了一定的阻碍,因此一种新型成像技术,即显微高光谱成像技术被从遥感领域引入,目前基于该技术的医学诊断研究已经取得了一定的进展。然而,现有的显微图像采集系统操作步骤复杂、数据类型单一,且相对缺乏一套完整的图像数据生命周期系统,难以满足现阶段数字化病理诊断需求,因此亟需设计一个多模态影像数据采集存储系统,以及包含多模图像获取、算法处理、模型训练及部署、数据发布和结果输出的一款多功能平台来解决上述问题。基于此,本文旨在开发并部署一套高度一体化的多应用平台,主要包含RGB彩色图像、荧光图像和高光谱灰度图像的多模态图像采集应用,影像数据识别与处理应用和数据共享与发布管理应用。本文结合C/S架构和B/S架构的不同优势,针对性地开发了不同应用平台。第一部分为多模态影像采集平台:硬件方面,本研究自主改进了多模影像成像仪器,拓展了系统光路和光谱范围,使其支持RGB图像、高光谱图像和荧光图像的采集。软件方面,本研究开发了相应的多模影像采集软件,通过嵌入人工智能技术来辅助医学工作者采集多模态图像。为了高效获取清晰医学图像,该模块重点优化了自动对焦算法,提出了降采样图像与像素差值的方法提升采集速度;同时引入曲线拟合的方式,提升高光谱图像的对焦精度。第二部分为多模影像处理应用平台:在数据处理中融合了高光谱图像预处理算法、图像拼接算法等图像基础处理算法。进一步地,为了提高影像处理平台的可扩展性,该阶段定义了一套通用的算法集成规范,用于兼容不同深度学习算法的调用。围绕以上软件布局,图像分析效果良好的算法模型会被移植到应用系统中,实现一端采集,多端处理。第三部分为多模影像共享与发布平台,基于磁盘阵列中的图像数据创建了多个本地和云端共享服务。研究结果表明,本文设计的多模态影像采集系统与多应用处理平台实现了高质量的RGB图像、高光谱图像和荧光图像的采集与分析管理。采集系统能够在0.9～1.7s内完成多模态图像的自动对焦,较改进前速度提升了数十倍。影像处理平台具备通用集成与兼容扩展等特性,支持开发者快速集成相关算法,同时平台交互界面的易用性降低了用户的操作难度。数据共享应用实现了图像快速且安全地传输。综上所述,本研究自主开发的多模态数据采集系统与多应用处理平台简化并打通了医学影像多种通道的采集流程,分布式图像处理平台实现了数据从采集到分析,再到发布的一体化生命周期。实践结果表明,该应用体系具有高效性和稳定性,提高了研究人员的工作效率,具有良好的实用价值。
激光显微切割系统的软件设计与实现
这是一篇关于激光显微切割,软件系统设计,图像拼接,自动对焦,细胞识别的论文, 主要内容为脑组织是一个复杂的三维结构,由相互作用的多种细胞群和细胞外基质组成。研究大脑区域和细胞类型多样性的表达关系,有助于从分子水平认知脑功能执行的机理。为了获取全脑范围内单细胞分辨定位的组学信息,需要精准提取含有空间定位信息的细胞。本人所在课题组正在开发一套激光显微切割系统来获取微小目标样本,但仅依靠硬件存在操作繁琐、系统工作效率低的问题,在大规模进行样本取样时速度慢,会影响后续的测试质量。针对上述问题,本文采用C#设计并实现了一套功能齐全、稳定性好、效率高的激光显微切割系统软件。软件主要包括用于功能实现的控制模块和用于软件优化的图像处理模块。本文的控制模块主要为实现微小目标样本切割与收集任务。控制模块包括:数据采集模块,通过控制相机采集数据,实现样本运动过程的实时显示及数据存储;绘图模块,通过控制鼠标绘图,实现对任意形状目标样本的切割路线的设定;自动切割模块,采用串行切割的策略,实现对多个任意形状样本的快速精准切割;收集模块,通过控制收集装置运动,实现无污染样本收集。本文对小鼠脑组织切片样本中不同细胞的精准切割与无污染收集,验证了软件与系统较好地实现了细胞的精准取样;对不同组织处理技术下的多种样本进行微区精准取样,验证了软件与系统的适用性良好。本文的图像处理模块主要是解决图像质量不佳的问题,并提高系统切割精度和效率。针对平台定位不精准导致的图像拼接错位问题,通过基于相位相关的图像配准方法,实现了无错位图像拼接。针对光场不均导致的暗角问题,通过渐入渐出融合法,实现了大图的无缝拼接。针对组织切片厚度不均导致的频繁调焦问题,通过全局搜索法采集数据,并采用能量梯度函数评价焦面,实现快速调节系统焦面。针对手动绘制轮廓效率较低的问题,通过细胞识别算法自动获取细胞轮廓,实现了快速且精准的细胞切割路线的获取。综上所述,本文从激光显微切割系统的硬件组成出发,设计并实现了一套完整的软件系统,并从切割效率与图像质量等方面对软件进行了优化,实现了从小鼠脑组织切片快速精准地提取特定细胞的目标。该软件有效提高了系统的自动化程度,可以加速细胞转录组学信息的获取过程。
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