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基于改进分水岭分割算法的致密荧光微滴识别

刘聪 董文飞 蒋克明 周武平 张涛 黎海文

刘聪, 董文飞, 蒋克明, 周武平, 张涛, 黎海文. 基于改进分水岭分割算法的致密荧光微滴识别[J]. 中国光学, 2019, 12(4): 783-790. doi: 10.3788/CO.20191204.0783
引用本文: 刘聪, 董文飞, 蒋克明, 周武平, 张涛, 黎海文. 基于改进分水岭分割算法的致密荧光微滴识别[J]. 中国光学, 2019, 12(4): 783-790. doi: 10.3788/CO.20191204.0783
LIU Cong, DONG Wen-fei, JIANG Ke-ming, ZHOU Wu-ping, ZHANG Tao, LI Hai-wen. Recognition of dense fluorescent droplets using an improved watershed segmentation algorithm[J]. Chinese Optics, 2019, 12(4): 783-790. doi: 10.3788/CO.20191204.0783
Citation: LIU Cong, DONG Wen-fei, JIANG Ke-ming, ZHOU Wu-ping, ZHANG Tao, LI Hai-wen. Recognition of dense fluorescent droplets using an improved watershed segmentation algorithm[J]. Chinese Optics, 2019, 12(4): 783-790. doi: 10.3788/CO.20191204.0783

基于改进分水岭分割算法的致密荧光微滴识别

doi: 10.3788/CO.20191204.0783
基金项目: 

国家重大科学仪器设备开发项目 2017YFF0108604

详细信息
    作者简介:

    刘聪(1984—),男,江苏盐城人,硕士,助理研究员,2006年、2011年于复旦大学分别获得电子信息科学与技术专业学士和生物医学工程专业硕士学位,主要从事体外诊断检测系统信号处理算法研究。E-mail:liucong84@163.com

    董文飞(1975—),男,吉林长春人,博士,研究员,博士生导师,1999年于中国科学院长春应用化学研究所获得高分子物理化学专业硕士学位,2004年于德国马普胶体界面所和波兹坦大学获得自然科学博士学位,主要从事纳米材料和技术在生物医用光子学领域的应用基础研究。E-mail:wenfeidong@126.com

    黎海文(1976—),男,江西宜春人,博士,研究员,2002年、2005年于中国科学院长春光学精密机械与物理研究所分别获得机械制造与自动化专业硕士和博士学位。目前正在开展基于微流控技术的核酸检测仪器的应用研究。E-mail:lihw@sibet.ac.cn

  • 中图分类号: TP274.6

Recognition of dense fluorescent droplets using an improved watershed segmentation algorithm

Funds: 

the National Key Scientific Instrument and Equipment Development Project 2017YFF0108604

More Information
  • 摘要: 基于数字微滴图像检测法的数字聚合酶链式反应(PCR)在检测时获取的荧光微滴图像呈密集分布、具有低亮度、低对比度等特点,导致其识别正确率较低。为了实现对密集分布的荧光微滴的正确识别,本文提出一种基于改进的分水岭分割算法的荧光微滴识别方法,首先利用直方图均衡化和高斯滤波对图像进行预处理,然后使用局部自适应阈值分割从背景中提取目标,降低对图像灰度信息的依赖,最后结合微滴形状类圆、尺寸较均匀的特点定义微滴黏连度函数,降低了分水岭分割中的错误分割比例。对比实验表明,与传统的基于距离变换分水岭分割法相比较,本文算法的正确率为97.34%,高于对照方法的85.9%,验证了本文算法的优越性。
  • 图  1  微滴荧光图像示例

    Figure  1.  A droplets fluorescence image

    图  2  预处理后的示例图像(a)及其灰度分布(b)

    Figure  2.  Preprocessed sample image(a) and its gray distribution(b)

    图  3  本文方法分割后的示例图像(a)和Otsu法分割的示例图像(b)

    Figure  3.  Segmented sample images obtained by proposed method(a) and Otsu method(b)

    图  4  荧光微滴自动识别算法流程图

    Figure  4.  Workflow of fluorescent droplet automatic recognition algorithm

    图  5  最终识别结果

    Figure  5.  Final recognition result

    图  6  荧光微滴的图像识别结果

    Figure  6.  Image recognition results of fluorescent droplets

    表  1  微滴分割算法性能对照

    Table  1.   Performance comparison of different droplet segmentation methods

    方法 阳性欠分割率/% 阳性过分割率/% 阴性欠分割率/% 阴性过分割率/% 平均正确率/%
    本文方法 0.24 0.62 5.32 0 97.34
    对照方法 0.81 0.20 21.59 1.06 85.90
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-09-28
  • 修回日期:  2018-11-16
  • 刊出日期:  2019-08-01

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