CN106483285A - 一种用于试纸条快速检测技术的被检物浓度计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于试纸条快速检测技术的被检物浓度计算方法，通过对标准浓度样品的检测，拟合出T/C与目标被检物浓度之间的标准浓度曲线，获取浸有被检物的试纸条的照片；截取照片上包含荧光信号的部分；灰度处理，得到二维数组；计算二维数组各行(或列)的平均值，得到一维数组；滤除噪声；消除基线漂移；寻峰并计算峰面积比值T/C；带入标准浓度曲线，换算浓度值。本发明能够得到精准的检测带信号T与质控带信号C的比值T/C作为判断信息，代入标准浓度曲线后即得到精确的被检物浓度，有效的提高检测的准确性。

Description

一种用于试纸条快速检测技术的被检物浓度计算方法
技术领域
本发明属于免疫学检测领域，特别是涉及到一种应用在免疫层析试纸条快速检测技术中的被检物浓度的计算方法。
背景技术
试纸条快速检测技术是近年来逐渐发展成熟的一项简便、快速、检测成本低廉的免疫学检测技术。在人体外诊断(IVD,in vitro diagnostic products)领域以及动物疫病快速诊断，抗体水平检测、兴奋剂残留、农药残留、兽药残留和镇静剂残留快速检测方面都有大量应用。
尤其在人们备受关注的食品安全检测领域应用极为广泛，试纸条快速检测技术以其检测快捷性、方便性，在食品安全监管现场就能够完成对食品的检测，并分析出其中引发安全问题的具体原因，尤其是在对有毒食品检测中，能快速的检测出食品的不安全因素来源，帮助检测出食品非法添加剂，更有助于受害人的治疗。借助先进的快速检测技术，有效的提高检测的准确性，阻止有问题的食品流通，保护人民的安全与切身利益，提高了食品安全监管对食品问题的监察能力与范围。
快速检测技术的发展也在一定程度上提升了食品安全监管系统的完善程度，在食品流通市场上，有安全问题的食品能够通过快速检测技术被食品安全监管的工作人员发现，阻止了不安全食品的进一步流通，保护了人民群众的利益，为食品市场创造了一个良性发展的环境，促进了社会的和谐。
快速检测试纸条具备以下优点：
(1)试纸条稳定性好，易保存，易运输；实验结果可以长期保存，试剂可放置数年不发生凝聚，在室温长期保存。实验结果也可以长期保存。
(2)操作简便，结果易于观察判断。
(3)对操作者无毒性，对环境无污染。试纸条检测中，没有诸如放射性同位素、邻苯二胺等有害物质污染环境以及对操作者造成损害。
(5)灵敏度更好，有利于检测限的提高，可以更准确的实现食品快检。
(6)快速：检测时间只要数分钟，时间大大缩短；提高了检测速度，适合于现场快速检测。
(7)样本用量极小，可低至数微升。
在试纸条快速检测技术中，被检物浓度的计算始终是最重要的步骤，目前，试纸条上所设检测带的荧光亮度并不能直观对应于目标被检物的浓度，这是由于：(1)不同尺寸的荧光物质颗粒的受激发光效率不同；(2)滴加的被检样品量有差异；(3)在免疫反应过程中，荧光物质颗粒会不断沉积到试纸条表面，减少了检测带的绝对荧光物质含量；(4)试纸条尽管材质相同，但不同试纸条的沉积效应也不尽相同。因此，通常在试纸条上还设有与检测带反应条件相同的质控带，采用检测带信号T与质控带信号C的比值T/C作为判断信息，进行被检物浓度的计算。
现有技术中有很多获取T/C比值进行被检物浓度计算的方法，但是得到的T/C比值的精确度都不尽如人意，甚至影响了后续的浓度计算，这是目前亟需解决的问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种用于试纸条快速检测技术的被检物浓度计算方法，能够精准获得T/C比值并精确计算被检物浓度。
为达到上述目的，本发明创造的技术方案是这样实现的：一种用于试纸条快速检测技术的被检物浓度计算方法，在通过对标准浓度样品的检测，拟合出T/C与目标被检物浓度之间的标准浓度曲线后，还包括如下步骤：
(1)获取浸有被检物的试纸条的照片；
(2)截取照片上包含荧光信号的部分；
(3)对步骤(2)截取到的图片做灰度处理，得到二维数组；
(4)计算二维数组各行(或列)的平均值，得到一维数组；该一维数组包含了T线和C线的荧光信号强度信息；
(5)对一维数组做去噪处理，滤除噪声；
(6)消除基线漂移；
(7)寻峰并计算峰面积比值T/C；
(8)将T/C带入标准浓度曲线，换算浓度值。
进一步的，步骤(1)所述浸有被检物的试纸条的照片获取方法为：
(101)对应不同激发光或发射光的试纸条，使用不同的滤光片，在光源下进行拍照；
(102)照片发送至处理程序。
更进一步的，所述处理程序为计算机软件或应用在手机、平板电脑的APP。
进一步的，步骤(5)所述去噪方法为：使用滑动平均值法、中值法、低通滤波法、高通滤波法中的一种或几种。
更进一步的，灰度处理采用滑动平均值法。
进一步的，步骤(6)所述消除基线漂移的方法为：
(601)预设一个点，将一维数组数据分为两个部分，每个部分都包含一个峰，再预设一个峰宽；
(602)分别找到每部分的极大值；
(603)删除数组中以极大值为中心，峰宽为范围的数据；
(604)剩下的数据点即为基线；
(605)用最小二乘法、最小绝对残差或双平方法做拟合，得到基线函数；
(606)用之前的数据减去基线数据，得到消除基线漂移的数据。
进一步的，步骤(7)所述寻峰并计算峰面积比值T/C的步骤为：
(701)消除基线漂移的数组数据中，预设一个半峰宽度A；
(702)分别把第1、2、3、直至数组结尾的数据点作为起点，取长度为A范围内的数据，做积分，得到一组积分数据；
(703)积分数据中最大的两个即为要求的C线和T线信号对应的峰面积值；
(704)计算面积比T/C。
更进一步的，所述积分采用复合梯形法或辛普森法或复合辛普森法。
进一步的，所述标准浓度曲线数学模型为：
四参数Logistic曲线
y＝(A-D)/[1+(x/C’)^B]+D；
其中y为被检物浓度，x为步骤(7)计算出的T/C；
其他参数为：
A最大反应值；
B斜率；
C’拐点浓度；
D本底。
相对于现有技术，本发明具有以下优势：本发明通过所述的用于试纸条快速检测技术的被检物浓度计算方法，能够得到精准的检测带信号T与质控带信号C的比值T/C作为判断信息，代入标准浓度曲线后即得到精确的被检物浓度，有效的提高检测的准确性。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明中消除基线漂移的流程示意图；
图3为本发明中寻峰的流程示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
试纸条以其特异、敏感、快速、简便的优越性，在检测领域越来越受到人们的关注，它不仅可以定性检测，也可以定量或半定量检测。目前应该最广泛的是胶体金试纸条和荧光试纸条。
胶体金试纸条以红色的氯金酸作为标记物，用胶体金试纸条进行定性检测时，目视观察质控线与检测线的颜色变化来判断目标检测物的含量；用胶体金试纸条进行定性检测时，一般是应用专用的试纸条图像处理仪器，采集试纸条的图像，并对图像做一系列处理。根据标准品检测线灰度值与质控线灰度值的比值绘制标准曲线或者计算回归方程进行待检物浓度的计算。
荧光试纸条以荧光物质作为标记物，荧光物质在特定波长光的照射下会发出另一种波长的荧光，荧光的强弱代表了检测物的浓度高低。进行定量检测时，一般是应用专用的试纸条光密度阅读仪对检测线和质控线的光密度扫描，根据标准品光密度值绘制标准曲线或者计算回归方程进行待检物浓度的计算。
本实施例中，如图1所示，具体步骤为：
一、检测以荧光微球为标记物的试纸条(475nm波长激发光照射，能够发出545nm的荧光)，激发光设备选择475nm滤光片，摄像头选择545nm滤光片，卤素灯作为光源，打开，通过操作APP，拍摄照片。
二、截取照片上包含荧光信号的部分；
三、对步骤二截取到的图片做灰度处理，得到二维数组；
四、计算二维数组各行(或列)的平均值，得到一维数组；该一维数组包含了T线和C线的荧光信号强度信息；
五、对一维数组做去噪处理，滤除噪声；使用滑动平均值法、中值法、低通滤波法、高通滤波法中的一种或几种，本实施例中优选使用滑动平均值法；
公式为L为滑动窗口宽度，n为一维数组的第n个数据点。
六、消除基线漂移；
具体流程如图2所示，在波形中先找出基线，再做拟合，最后用去噪后的数据减去拟合出的基线数据。
基线为峰以外的数据点，由于数据点很多，且趋势变化比较缓慢，因此不必找得很精确，只要去粗略地去掉峰的数据即可。
步骤为：
(601)预设一个点，将一维数组数据分为两个部分，每个部分都包含一个峰，再预设一个峰宽；
(602)分别找到每部分的极大值；
(603)删除数组中以极大值为中心，峰宽为范围的数据；
(604)剩下的数据点即为基线；
(605)用最小二乘法、最小绝对残差或双平方法做拟合，得到基线函数；
(606)用之前的数据减去基线数据，得到消除基线漂移的数据。
七、寻峰并计算峰面积比值T/C；
具体流程如图3所示，T线和C线的信号强度一般用半峰面积表示，此时需要精确定位峰。步骤包括：
(701)消除基线漂移的数组数据中，预设一个半峰宽度A；
(702)分别把第1、2、3、直至数组结尾的数据点作为起点，取长度为A范围内的数据，做积分，得到一组积分数据；
(703)积分数据中最大的两个即为要求的C线和T线信号对应的峰面积值；
(704)计算面积比T/C。
八、将T/C带入标准浓度曲线，换算浓度值。
这里所用的标准浓度曲线数学模型为：
四参数Logistic曲线
y＝(A-D)/[1+(x/C’)^B]+D；y为浓度，x带入T/C。
参数为：
A最大反应值
B斜率
C’拐点浓度
D本底。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种用于试纸条快速检测技术的被检物浓度计算方法，其特征在于，通过对标准浓度样品的检测，拟合出T/C与目标被检物浓度之间的标准浓度曲线后，还包括如下步骤：
(1)获取浸有被检物的试纸条的照片；
(2)截取照片上包含荧光信号的部分；
(3)对步骤(2)截取到的图片做灰度处理，得到二维数组；
(4)计算二维数组各行或各列的平均值，得到一维数组；该一维数组包含了T线和C线的荧光信号强度信息；
(5)对一维数组做去噪处理，滤除噪声；
(6)消除基线漂移；
(7)寻峰并计算峰面积比值T/C；
(8)将T/C带入标准浓度曲线，换算浓度值。
2.根据权利要求1所述的被检物浓度计算方法，其特征在于，步骤(1)所述浸有被检物的试纸条的照片获取方法为：
(101)对应不同激发光或发射光的试纸条，使用不同的滤光片，在光源下进行拍照；
(102)照片发送至处理程序。
3.根据权利要求2所述的被检物浓度计算方法，其特征在于，所述处理程序为计算机软件或应用在手机、平板电脑的APP。
4.根据权利要求1所述的被检物浓度计算方法，其特征在于，步骤(5)所述去噪方法为：使用滑动平均值法、中值法、低通滤波法、高通滤波法中的一种或几种。
5.根据权利要求4所述的被检物浓度计算方法，其特征在于，灰度处理采用滑动平均值法。
6.根据权利要求1所述的被检物浓度计算方法，其特征在于，步骤(6)所述消除基线漂移的方法为：
(601)预设一个点，将一维数组数据分为两个部分，每个部分都包含一个峰，再预设一个峰宽；
(602)分别找到每部分的极大值；
(603)删除数组中以极大值为中心，峰宽为范围的数据；
(604)剩下的数据点即为基线；
(605)用最小二乘法、最小绝对残差或双平方法做拟合，得到基线函数；
(606)用之前的数据减去基线数据，得到消除基线漂移的数据。
7.根据权利要求1所述的被检物浓度计算方法，其特征在于，步骤(7)所述寻峰并计算峰面积比值T/C的步骤为：
(701)消除基线漂移的数组数据中，预设一个半峰宽度A；
(702)分别把第1、2、3、直至数组结尾的数据点作为起点，取长度为A范围内的数据，做积分，得到一组积分数据；
(703)积分数据中最大的两个即为要求的C线和T线信号对应的峰面积值；
(704)计算面积比T/C。
8.根据权利要求7所述的被检物浓度计算方法，其特征在于，所述积分采用复合梯形法或辛普森法或复合辛普森法。
9.根据权利要求1-8任一项所述的被检物浓度计算方法，其特征在于，所述标准浓度曲线数学模型为：
四参数Logistic曲线
y＝(A-D)/[1+(x/C’)^B]+D；
其中y为被检物浓度，x为步骤(7)计算出的T/C；
其他参数为：
A最大反应值；
B斜率；
C’拐点浓度；
D本底。
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