CN104075994A - 一种通过分次曝光来扩展生物芯片检测仪动态范围及反算浓度的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种通过分次曝光来扩展生物芯片检测仪动态范围及反算浓度的方法，包括如下步骤：（1）根据灰度强弱确定分次曝光的时间，曝光时间按先小后大的顺序，依次进行拍摄得到标准品各次曝光的图像，进而得到标准品各次曝光的灰度值；（2）以标准品各次曝光的灰度值作为Y轴取值和以标准品的浓度作为x轴取值进行曲线拟合，得到各次曝光标准品的拟合曲线；（3）通过让相邻两次曝光的标准品的拟合曲线都经过同一个固定点的方法将各次曝光标准品的拟合曲线进行无缝拼合，变为一条连续且单调递增的曲线；同时设定同一个固定点为分界点；（4）将采样血清的灰度值与分界点的灰度值进行比较，确定按哪次曝光标准品的拟合曲线来反算采样血清的浓度。
Description
技术领域
本发明涉及一种通过分次曝光来扩展生物芯片检测仪动态范围及反算浓度的方法，该方法是将分次曝光拟和出的两条工作曲线进行有机拼合，进而反算浓度。该方法扩大了生物芯片检测仪所能检测的浓度范围。
背景技术
生物芯片检测仪的关键器件是CCD，CCD的动态范围也就决定了检测仪的检测范围。
CCD动态范围是指CCD同时可以分辨清楚图像最亮与最暗部分的照度比值。动态范围越大，图像所表现的图层就越丰富、清晰，图像的色彩空间就更广。
人的眼睛的动态范围非常的大，人眼可以聚焦到一点，然后看清很暗的地方，而不考虑背景的光亮反差如何大。但是图片不同，图片是整体的显示出来。如果要它同时显示出来亮处和暗处，只有一个办法，压缩暗处和亮处的亮度差，就是压缩动态。
传统CCD摄像机在采集一幅图像的过程中只对整个图像采样一次，因此必然会出现对整个图像中明亮的区域曝光过度、或较暗的区域欠曝光的现象。这是一个自从CCD摄像机被发明以来就一直长期存在的缺陷。因而有些场合，CCD摄像机固有动态范围不能满足实际应用。
目前扩展CCD摄像机动态范围的方法有输出信号伽马修正方法、对数压缩放大方法、单帧图像两次取样方法、单帧图像多次取样方法四种。在安防监控领域中，一般多采用单帧图像两次或五次取样方法，尤其多用两次曝光取样方法，改善图像质量。总的宗旨是要看清每个部分的图像，最终都是通过分割拼接成一个图像。
生物芯片上，信号值极低的标0或阴性血清和信号值极高的强阳性血清可能同时存在，一幅图像上会出现过度曝光和欠曝光的问题。要解决这个问题，可以采用类似于监控摄像的分次曝光方法，但不同的是，不可以用图像拼接的方法。
生物芯片上血清各指标浓度需要做定量计算，根据图像上n个标准品的灰度值，以及已知的浓度值，进行工作曲线拟和，依据这条工作曲线，以及病人血清在图像上的灰度值，便可计算出病人血清的浓度值。可见，这一计算过程完全依赖于各部分在图像上的灰度值，相互之间的灰度梯度对比是严格的。因此，一个计算过程里，涉及到的标准品和病人血清必须是在同一个曝光时间下拍摄的。
可以看出，监控摄像是为了看清楚视野里的各个部分，而生物芯片上，除了要看清楚视野里的各个部分，还要不影响各个部分的灰度梯度。因此，要想解决生物芯片上过度曝光和欠曝光问题，扩大CCD动态范围，必须采用特殊的方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术所存在的技术问题而提供一种通过分次曝光来扩展生物芯片检测仪动态范围及反算浓度的方法。
本发明所要解决的技术问题可以通过以下技术方案来实现：
一种通过分次曝光来扩展生物芯片检测仪动态范围及反算浓度的方法，包括如下步骤：
（1）根据灰度强弱确定分次曝光的时间，曝光时间按先小后大的顺序，对生物芯片上的不同浓度的标准品进行分次拍摄，得到标准品各次曝光的图像，进而得到标准品各次曝光的灰度值；
（2）以标准品各次曝光的灰度值作为Y轴取值和以标准品的浓度作为x轴取值进行曲线拟合，得到各次曝光标准品的拟合曲线；
（3）通过让相邻两次曝光的标准品的拟合曲线都经过同一个固定点的方法将各次曝光标准品的拟合曲线进行无缝拼合，变为一条连续且单调递增的曲线；同时设定所述同一个固定点为分界点并确定所述分界点的灰度值；
（4）将采样血清的灰度值与分界点的灰度值进行比较，来确定按哪次曝光标准品的拟合曲线来反算采样血清的浓度。
本发明在曲线拟和时，通过平移坐标原点这一技巧，实现曲线过固定点，简化了曲线拟和，最后根据灰度值与分界点的比较，来确定按哪条曲线反算浓度。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中10s曝光拟合曲线示意图。
图2为本发明具体实施方式中40s曝光拟合曲线示意图。
图3为本发明具体实施方式中两条拟和曲线拼合后的曲线示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式来进一步描述本发明。
生物芯片上有标0，1，2，3，4，共5个标准品，浓度依次递增，另外还有质控品和病人血清。
用两个曝光时间N1秒和N2秒（N1<N2），依次进行拍摄。曝光时间N1秒、N2秒确定的原则是：在N1秒曝光的图像上，高浓度部分不至于饱和，在N2秒曝光的图像上，低浓度部分能看的清楚，标1、标2的信号值要能拉的开，且标4的信号值约在满量程的2/3附近。
图像的全部意义在于：病人血清各指标浓度的取得依赖于图像上其灰度值与标准品灰度值的对比。图像上，以5个标准品的浓度为x轴，灰度值为y轴，拟和出一条工作曲线。根据曲线方程，以及病人血清图像的灰度值，便可计算出浓度值。
两次曝光时间N1秒和N2秒得到两幅图，对两幅图分别做工作曲线，灰度值低的血清在N2秒曝光图像上计算浓度，灰度值高的血清在N1秒曝光图像上计算浓度。监控摄像里，是图像进行拼合，这里需要浓度拼合。本发明的拼合的难点在于：分界点在哪里？是否会出现浓度倒挂或者跳跃？能否做到无缝拼合？
举例来说：以灰度值2000为分界点，灰度值大于等于2000的血清，在N1秒曝光图像上计算浓度，灰度值小于2000的在N2秒曝光图像上计算浓度。
血清A，灰度值为2000，根据N1秒曝光图像的工作曲线计算出的浓度值为50。
血清B，灰度值为1999，根据N2秒曝光图像的工作曲线计算出的浓度值为51。
如果两幅图的工作曲线拟和完全按照单张拍摄的进行，这种情况完全可能出现。这样的结果让用户对数据的可靠性产生怀疑，阴阳性是以参考值为分界点的，这样会不会阴阳性都变的不可靠，假如参考值为50.5，50为阴性，51便为阳性了。也就是说，灰度值为2000的血清，浓度为阴性，灰度值为1999的血清，浓度为阳性。这样的结果用户是不能接受的。
问题的根源在于分界点处的拼合。设想把两段工作曲线拼成一条曲线，这条曲线是否是单调递增，如果不是，那么一定会出现上述问题。就算单调递增，如果两条工作曲线是断开的，即曲线不连续，分界点处，浓度会出现跳跃。所以，理想的情况是两条线有交点，这样拼合后的曲线一来能保证单调递增，二来在分界点附近，浓度不至于有跳跃。
如果两条工作曲线都过某个点（如标4），那么问题就迎韧而解。以二次多项式拟和为例，y=ax2+bx+c。设标4的浓度值和灰度值分别为X4、Y4，为方便拟和，将标0到标4的浓度和灰度值分别减掉X4、Y4，标4变成了（0，0），然后进行拟和，要过标4，转换成了过原点，相当于将坐标原点平移到标4，那么多项式变为y=ax2+bx。在浓度反算时，先将灰度值减掉Y4，反算出的浓度再加上X4即为最后要求的浓度值。
由以上分析可以得到本发明的技术方案是：
一种通过分次曝光来扩展生物芯片检测仪动态范围及反算浓度的方法，包括如下步骤：
（1）根据灰度强弱确定分次曝光的时间，曝光时间按先小后大的顺序，对生物芯片上的不同浓度的标准品进行分次拍摄，得到标准品各次曝光的图像，进而得到标准品各次曝光的灰度值；
（2）以标准品各次曝光的灰度值作为Y轴取值和以标准品的浓度作为x轴取值进行曲线拟合，得到各次曝光标准品的拟合曲线；
（3）通过让相邻两次曝光的标准品的拟合曲线都经过同一个固定点的方法将各次曝光标准品的拟合曲线进行无缝拼合，变为一条连续且单调递增的曲线；同时设定所述同一个固定点为分界点并确定所述分界点的灰度值；
（4）将采样血清的灰度值与分界点的灰度值进行比较，来确定按哪次曝光标准品的拟合曲线来反算采样血清的浓度。
下面通过一个具体的实施例来详细说明本发明的实施过程和效果。
1、分次曝光
分别用10秒，40秒,进行分次曝光，某一指标的标准品浓度和灰度值如表1
表1
| 标准品编号 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| 标准品浓度 | 0.2 | 17.1 | 34.3 | 68.5 | 137 |
| 灰度值（10秒） | 8 | 88 | 179 | 360 | 641 |
| 灰度值（40秒） | 17 | 341 | 712 | 1405 | 2450 |
2、曲线拟和
浓度和灰度分别减去标4，得到的值如表2
表2
| 标准品编号 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| 标准品浓度-137 | -136.8 | -119.9 | -102.7 | -68.5 | 0 |
| 灰度值（10秒）-641 | -633 | -553 | -462 | -281 | 0 |
| 灰度值（40秒）-2450 | -2433 | -2109 | -1738 | -1045 | 0 |
将表2的值按y=ax2+bx进行曲线拟和，曲线如图1和图2所示。
3、曲线拼合
将图2和3的拟和曲线，在交点即分界点（标4）处，交点右边截取10s曝光的部分，交点左边截取40s曝光的部分，进行拼合，结果见图3。
4、浓度反算
由图3拼合的曲线可看出，分界点为标4，在10秒曝光的图像上进行灰度值比较，如果灰度值大于等于标4，则用10秒曝光的图像反算浓度值，否则用40秒曝光的图像反算浓度值。下面以表3举例说明计算过程。
表3
反过来，如果血清A1、质控品G2、血清B6，分别用另外一个方程计算，结果如何呢？可以发现，血清A1、质控品G2用另外一个方程计算出来的结果很接近，这也说明，分次曝光的可靠性，而血清B6用40秒曝光图像计算时，方程无解。
表4对两个方程进行顶点分析,40秒曝光图像能计算到的最大浓度为328.01，对应的灰度值为3712，血清B6灰度值3993已经超出了顶点值，所以方程无解。10秒曝光图像能计算到的最大浓度为411.90,对应的灰度值为1155，可以预估，当10秒曝光的图像上灰度值达到1155时，40秒曝光的图像上灰度值早已饱和。这也正是分次曝光的意义所在。
表4
| 方程 | 顶点坐标 | 对应实际浓度、灰度 | |
| 10秒曝光图像 | y=-0.0068x2+3.7387x | 297.90,514 | 411.90，1155 |
| 40秒曝光图像 | y=-0.0346x2+13.218x | 191.01,1262 | 328.01，3712 |
本发明介绍了一种通过分次曝光来扩大CCD动态范围，从而扩大了生物芯片检测仪的检测范围。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，曲线拟和可以是直线、曲线，过固定点也不限于标4，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明的精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (1)
1.一种通过分次曝光来扩展生物芯片检测仪动态范围及反算浓度的方法，包括如下步骤：
（1）根据灰度强弱确定分次曝光的时间，曝光时间按先小后大的顺序，对生物芯片上的不同浓度的标准品进行分次拍摄，得到标准品各次曝光的图像，进而得到标准品各次曝光的灰度值；
（2）以标准品各次曝光的灰度值作为Y轴取值和以该标准品的浓度作为x轴取值进行曲线拟合，得到各次曝光标准品的拟合曲线；
（3）通过让相邻两次曝光的标准品的拟合曲线都经过同一个固定点的方法将各次曝光标准品的拟合曲线进行无缝拼合，变为一条连续且单调递增的曲线；同时设定所述同一个固定点为分界点并确定所述分界点的灰度值；
（4）将采样血清的灰度值与分界点的灰度值进行比较，来确定按哪次曝光标准品的拟合曲线来反算采样血清的浓度。
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