CN109030480B - 样品分析方法、装置、可读存储介质及计算机设备 - Google Patents

Abstract

一种样品分析方法、装置、可读存储介质及计算机设备，该样品分析方法包括：获取BV卡中当前项目检测区域的目标图像，所述当前项目检测区域当前添加了待检测样品，以用于对所述待检测样品的一项目进行检测；提取所述目标图像中的特征分量，所述特征分量为色调分量和亮度分量中的至少一种；查询预存的识别模板中所述特征分量对应的项目的浓度，所述识别模板包括检测项目的浓度和特征分量的阈值范围之间的对应关系。本发明更好地进行仪器自动化分析，避免样品成分的漏检或误检。

Description

样品分析方法、装置、可读存储介质及计算机设备

技术领域

本发明涉及生物检测领域，特别是涉及一种样品分析方法、装置、可读存 储介质及计算机设备。

背景技术

妇科疾病是指在非妊娠状态下生殖器官各种疾病的总称，由于女性生殖器 官的特殊性，妇科疾病成为成年女性的常见病、多发病。其中，阴道疾病为现 代女性常见的妇科疾病，其影响了广大女性的身心健康。

一般的女性阴道疾病通常通过阴道分泌物的成分及浓度分析进行诊断。现 有技术中，对阴道分泌物的检测和分析通常有两种方式。一种是通过妇科干化 学检测仪器进行检测和分析，采用特定波长的光的照射，通过传感器采集的反 射光的信号进行结果的判读。这种检测方法需要专门的设备，对光源和纸条的 原材料要求精度非常高，成本较高，且不可直观审核。另一种是通过检测卡进 行检测和分析，妇科样品与检测卡上的物质发生反应产生颜色的变化，用户通 过观察产生的颜色确定样品的成分及浓度，这种检测方法依赖人的肉眼来判定， 主观性较大，影响检测结构的准确性。

发明内容

鉴于上述状况，有必要针对现有技术中的问题，提供一种成本低、准确性 高的样品分析方法、装置、可读存储介质及计算机设备。

一种样品分析方法，包括：

获取BV卡中当前项目检测区域的目标图像，所述当前项目检测区域当前添 加了待检测样品，以用于对所述待检测样品的一项目进行检测；

提取所述目标图像中的特征分量，所述特征分量为色调分量和亮度分量中 的至少一种；

查询预存的识别模板中所述特征分量对应的项目的浓度，所述识别模板包 括检测项目的浓度和特征分量的阈值范围之间的对应关系。

进一步的，上述样品分析方法，其中，所述BV卡中包括多个项目检测区域， 多个所述项目检测区域分别用于对多个项目进行检测，所述获取BV卡中当前项 目检测区域的目标图像的步骤包括：

获取添加待检测样品的BV卡的图像，并对所述图像进行识别，以获取所述 当前项目检测区域的目标图像。

进一步的，上述样品分析方法，其中，当所述项目属于预设的第一类型项 目时，所述提取所述目标图像中的特征分量的步骤包括：

提取所述目标图像中每个像素点的色调分量，并确定数值最大的一色调分 量作为所述目标图像的特征分量。

进一步的，上述样品分析方法，其中，当所述项目属于预设的第二类型项 目时，所述提取所述目标图像中的特征分量的步骤包括：

提取所述目标图像中每个像素点的色调分量和亮度分量；

确定所述目标图像中数值最大的色调分量，以及计算所述项目对应的色调 分量阈值范围内亮度分量的平均值，将所述数值最大的色调分量和所述平均值 作为所述目标图像的特征分量。

进一步的，上述样品分析方法，其中，所述第一类型项目包括PH值。

进一步的，上述样品分析方法，其中，所述第二类型项目包括氧化酶、白 细胞酯酶、唾液酸苷酶、脯氨酸氨基肽酶和乙酰氨基葡糖糖苷酶中的至少一种。

进一步的，上述样品分析方法，其中，所述特征分量的计算公式为：

其中，hish[H]表示单个色调分量值H值出现的次数。

进一步的，上述样品分析方法，其中，所述特征分量的计算公式为：

其中，S_h表示在[H₁，H₂]区间内统计的hish[H]之和；S_v表示在[H₁，H₂]区间 内统计的hisi[H]之和，V_k表示亮度分量的平均值。

进一步的，上述样品分析方法，其中，所述BV卡中设置一空白对照区域， 所述提取所述目标图像中的特征分量的步骤之前还包括：

获取空白对照区域的空白图像，并获取所述空白图像中各个像素点的亮度 分量；

计算所述空白图像像素点的亮度分量的平均值，并计算所述平均值与预设 的标准亮度参数的比值，得到图像校正系数；

根据所述图像校正系数对所述目标图像进行校正。

本发明实施例还提供了一种样品分析装置，包括：

第一获取模块，用于获取BV卡中当前项目检测区域的目标图像，所述当前 项目检测区域当前添加了待检测样品，以用于对所述待检测样品的一项目进行 检测；

提取模块，用于提取所述目标图像中的特征分量，所述特征分量为色调分 量和亮度分量中的至少一种；

查询模块，用查询预存的识别模板中所述特征分量对应的项目的浓度，所 述识别模板包括检测项目的浓度和特征分量的阈值范围之间的对应关系。

进一步的，上述样品分析装置，其中，所述BV卡中包括多个项目检测区域， 多个所述项目检测区域分别用于对多个项目进行检测，所述第一获取模块用于：

获取添加待检测样品的BV卡的图像，并对所述图像进行识别，以获取所述 当前项目检测区域的目标图像。

进一步的，上述样品分析装置，其中，当所述项目属于预设的第一类型项 目时，所述提取模块用于：

提取所述目标图像中每个像素点的色调分量，并确定数值最大的一色调分 量作为所述目标图像的特征分量。

进一步的，上述样品分析装置，其中，当所述项目属于预设的第二类型项 目时，所述提取模块用于：

提取所述目标图像中每个像素点的色调分量和亮度分量；

确定所述目标图像中数值最大的色调分量，以及计算所述项目对应的色调 分量阈值范围内亮度分量的平均值，将所述数值最大的色调分量和所述平均值 作为所述目标图像的特征分量。

进一步的，上述样品分析装置，其中，所述第一类型项目包括PH值。

进一步的，上述样品分析装置，其中，所述第二类型项目包括氧化酶、白 细胞酯酶、唾液酸苷酶、脯氨酸氨基肽酶和乙酰氨基葡糖糖苷酶中的至少一种。

进一步的，上述样品分析装置，其中，所述特征分量的计算公式为：

其中，hish[H]表示单个色调分量值H值出现的次数。

进一步的，上述样品分析装置，其中，所述特征分量的计算公式为：

其中，S_h表示在[H₁，H₂]区间内统计的hish[H]之和；S_v表示在[H₁，H₂]区间 内统计的hisi[H]之和，V_k表示亮度分量的平均值。

进一步的，上述样品分析装置，其中，所述BV卡中设置一空白对照区域， 所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取空白对照区域的空白图像，并获取所述空白图像 中各个像素点的亮度分量；

计算模块，计算所述空白图像像素点的亮度分量的平均值，并计算所述平 均值与预设的标准亮度参数的比值，得到图像校正系数；

校正模块，用于根据所述图像校正系数对所述目标图像进行校正。

本发明实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，所述程序被 处理器执行时实现上述的方法。

本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在 存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的 方法。

本发明实施例通过对BV卡中检测区域的目标图像进行分析，提取特征分 量，并查询识别模板中该特征分量所属的阈值范围，及该阈值范围对应的项目 的浓度。本实施例更好地进行仪器自动化分析，避免细胞有形成分的漏检或误 检，为临床妇科检测提供了更准备地诊断，对于判断阴道疾病及其病变程度具 有重要意义。

附图说明

图1为本发明第一实施例中样品分析方法的流程图；

图2为本发明第二实施例中样品分析方法的流程图；

图3为BV卡的结构示意图；

图4为本发明第三实施例中样品分析装置的结构框图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自 始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元 件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能 理解为对本发明的限制。

参照下面的描述和附图，将清楚本发明的实施例的这些和其他方面。在这 些描述和附图中，具体公开了本发明的实施例中的一些特定实施方式，来表示 实施本发明的实施例的原理的一些方式，但是应当理解，本发明的实施例的范 围不受此限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内 涵范围内的所有变化、修改和等同物。

请参阅图1，为本发明第一实施例中的样品分析方法，该方法可用于女性妇 科疾病的辅助诊断分析，例如可对女性阴道分泌物的成分和浓度进行检测和分 析。该样品分析方法包括步骤S11～S13。

步骤S11，获取BV卡中当前项目检测区域的目标图像，所述当前项目检测 区域当前添加了待检测样品，以用于对所述待检测样品的一项目进行检测。

本实施例中的BV卡例如为阴道炎检测卡，妇科样品中的化学成分与阴道炎 检测卡发生反应产生颜色变化，从而判断样品的成分及浓度。该BV卡可根据需 要用于对妇科样品的一种项目进行检测或同时对多个项目进行检测。例如可检 测样品的PH值或各种生物酶的成分及浓度。该生物酶包括但不限于氧化酶 (OX)、白细胞酯酶(LE)、唾液酸苷酶(NA)、唾液酸苷酶(NA)、脯氨酸氨基 肽酶(PLD)和乙酰氨基葡糖糖苷酶(NAG)中的至少一种。该BV卡中设置 有至少一个项目检测区域，每个项目检测区域用于检测样品的一个项目。在该样品的项目检测区域中预置有化学试剂，添加样品加入该检测区域后与化学试 剂反应显示颜色。

本实施例中以一个检测项目进行说明。具体实施时，通过摄像头或CCD获 取BV卡上当前项目检测区域的图像，可通过图像识别的方法定位到BV卡中的 当前项目检测区域。

步骤S12，提取所述目标图像中的特征分量，所述特征分量为色调分量和亮 度分量中的至少一种。

不同的检测项目其特征分量可能不同，对于预设的第一类型项目来说，只 需要通过颜色的色调(H)分量进行浓度判定，该第一类型项目例如为PH的检 测。对于预设的第二类型项目来说，需要结合色调分量(H)和亮度分量(V) 进行浓度判定。该第二类型项目例如为各种生物酶。

该方法应用于计算机设备中，该计算机设备识别到的目标图像其颜色模式 为RGB模式，不便于样品成分浓度的分析，因此需要将图像的颜色由RGB模 式转换为HVS模式。其中，色调H用角度度量，阈值范围为0°～360°；饱 和度S表示颜色接近光谱色的程度，通常阈值范围为0％～100％，值越大，颜 色越饱和；明度V，表示颜色明亮的程度，通常阈值范围为0％(黑)到100％ (白)。本实施例中只涉及H分量和/或V分量，因此需要将RGB值转换为H和/或V值。

其中，将RGB颜色空间转换成HSV颜色空间，得到H、V值的计算如下：

V＝max(R,G,B)

H＝H+360；H<0

步骤S13，查询预存的识别模板中所述特征分量对应的项目的浓度，所述识 别模板包括检测项目的浓度和特征分量的阈值范围之间的对应关系。

该识别模板预先存储在计算机设备中，其包括至少一个检测项目的浓度， 以及特征分量的阈值范围之间的对应关系。具体的，以PH检测项目为例，该识 别模板包括如下表所示的信息：

PH(浓度)	4.1	4.4	4.6	4.8	5.1
						H	[0,70)	[70,120)	[120,180)	[180,200)	[200,360]

即针对PH项目检测，其特征分量为色调分量(H)。色调分量在0至70之 间时，当前项目检测区域显黄绿色，PH值为4.1；色调分量在70至120之间时， 当前项目检测区域显示绿色，PH值为4.4；色调分量在120至180之间时，当 前项目检测区域显示深绿色，PH值为4.6；色调分量在180至200之间时，当 前项目检测区域显示蓝绿色，PH值为4.8；色调分量在200至360之间时，当 前项目检测区域显示深蓝色，PH值为5.1。例如，样品进行PH的检测，提取到 的H为220，则该PH值为5.1。

针对生物酶的检测，其特征分量为色调分量(H)和亮度分量(V)，则根 据色调分量(H)和亮度分量(V)进行浓度的判定，不同的生物酶，其浓度对 应的色调分量和亮度分量不同。以氧化酶(OX)检测项目为例，该识别模板包 括如下表所示的内容：

即，针对OX检测项目，当H值在210～270之间时，V值分别在0～40，40～80， 80～240对应的OX浓度分别为阴性(-)、弱阳(+-)、阳性(+)。每种生物酶对 应一个固定的色调分量的阈值范围，在该色调阈值范围内，一个亮度阈值范围 对应一种浓度。例如，样品进行氧化酶的检测，提取到的H为220，V为70则 该氧化酶的浓度为弱阳。

因此针对当前检测区域通过对该当前检测区域的图像分析，得到该区域的 特征分量，查询识别模板中该当前检测区域对应的检测项目的浓度。

可以理解的，本发明实施例不限于对一个项目进行检测。在本发明的其他 实施例中可同时对2个或2个以上的项目进行检测。

本实施例通过对BV卡中检测区域的目标图像进行分析，提取特征分量，并 查询识别模板中该特征分量所属的阈值范围，及该阈值范围对应的项目的浓度。 本实施例更好地进行仪器自动化分析，避免细胞有形成分的漏检或误检，为临 床妇科检测提供了更准备地诊断，对于判断阴道疾病及其病变程度具有重要意 义。

请参阅图2，为本发明第二实施例中的样品分析方法，本实施例中以多个项 目的检测为例进行说明，该方法包括步骤S21～S27。

步骤S21，获取添加待检测样品的BV卡的图像，所述BV卡包括多个项目 检测区域，多个所述项目检测区域分别用于对多个项目进行检测。

如图3所示，该BV卡20中有多个检测区域，其中一个为空白对照区域21， 另外的为项目检测区域22。该空白对照区域21添加样品后不进行显色反应。该 项目检测区域22例如可设置7个，分别用于检测PH、氧化酶、白细胞酯酶、 唾液酸苷酶、唾液酸苷酶、脯氨酸氨基肽酶和乙酰氨基葡糖糖苷酶，根据检测 样品的成分以及浓度不同显示不同的颜色。其中，PH归属为第一类型项目，氧 化酶、白细胞酯酶、唾液酸苷酶、唾液酸苷酶、脯氨酸氨基肽酶和乙酰氨基葡 糖糖苷酶归属为第二类型项目检测。

在BV卡中每个孔中滴入样品的处理液，2分钟进行CCD自动拍照获取第 一张BV卡的图像，然后将其推进37°恒温箱中预热15分钟，在N-乙酰氨基 葡萄糖苷酶(NAG)孔加入1滴显色液，3分钟后进行CCD自动拍照获取第二张 BV卡的图像。其中，生物酶的显色反应需要37度恒温进行预热产生，而PH 的检测则不需要加热。所以第一次拍照的图像用于识别PH项目，第二次拍照的 图像用于识别其他各个项目。

步骤S22，对所述图像进行识别，以获取空白对照区域的空白图像和各个项 目检测区域的目标图像。

对于BV卡的图像来说，各个项目检测区域的位置是固定的，通过图像识别 技术可识别到各个项目检测区域，并获取识别到的项目检测区域的目标图像， 每个项目检测区域的图像尺寸为X*Y。通过图像识别定位到具体的项目检测区 域的位置后即可知道该项目检测区域所要检测的项目。由于PH的检测和生物酶 的检测对应不同的BV卡图像，因此需要分别对这两张图像进行识别，以获取每 个图像中的空白图像和对应的项目检测区域的图像，每张图像的处理方法基本 相同。

步骤S23，获取所述空白图像中各个像素点的亮度分量。

步骤S24，计算所述空白图像像素点的亮度分量的平均值，并计算所述平均 值与预设的标准亮度参数的比值，得到图像校正系数。

其中，各像素点的亮度分量可根据获取到的空白图像的RGB值转化得到。 空白图像的平均亮度

公式如下：

设定空白对照孔标准亮度参数为V_标，则图像校正系数r的计算公式为：

步骤S25，根据所述图像校正系数对各个所述目标图像进行校正。

目标图像校正后各个像素点的RGB值分别为：

R'＝r×R；

G'＝r×G；

B＝r×B。

为了避免图像因拍摄角度、光线等环境因素的影响导致获取到的各个项目 检测区域的图像存在较大的误差，本实施例中，以空白对照区域的图像为样本 进行校正系数的计算。并用该校正系数校正所有的目标图像，保证各个项目检 测区域的特征分量(色度分量和/或亮度分量)的计算准确性。其中，色调分量 和亮度分量的值可通过RGB颜色空间和HSV颜色空间转换计算得到，具体可 参考第一实施例中的计算公式，此处不予赘述。

步骤S26，提取校正后的所述目标图像中的特征分量。

具体的，针对第一类型项目来说(如PH)，提取该第一类型项目的目标图 像中每个像素点的色调分量，并确定数值最大的一色调分量作为该目标图像的 特征分量。对于第二类型项目，如各种生物酶的检测来说，需要获取目标图像 的色调分量和亮度分量，其具体步骤包括：

提取所述目标图像中每个像素点的色调分量和亮度分量；

确定所述目标图像中数值最大的色调分量，以及计算所述项目对应的色调 分量阈值范围内亮度分量的平均值，将所述数值最大的色调分量和所述平均值 作为所述项目的特征分量。

其中，项目k的色调分量H_k和在设定色调分量阈值范围内的亮度均值V_k的计算如下：

其中，hish[H]表示单个色调分量值H值出现的次数，H_k表示相邻5个H值 对应的hish[H]之和最大所对应的H值，S_h表示在[H₁，H₂]区间内统计的hish[H] 之和；S_v表示在[H₁，H₂]区间内统计的hisi[H]之和，hisi[H]表示当前H对应的 亮度分量值，V_k表示亮度分量的平均值。

步骤S27，查询预存的识别模板中所述特征分量对应的项目的浓度，所述识 别模板包括检测项目的浓度和特征分量的阈值范围之间的对应关系。

该识别模板可根据大量的临床样本的检测结果得到，具体实施步骤如下：

步骤S1，采用大量临床样本与BV卡的每个项目检测区域进行显色反应；

步骤S2，获取各个项目检测区域的图像，并进行图像分析提取色调分量H；

步骤S3，根据项目检测区域显示的颜色以及得到的H的值确定每个项目浓 度对应的色调阈值范围；

步骤S4，在每个第二类型项目对应的色调阈值范围内，获取第二类型项目 的亮度分量V，并根据项目检测区域显示的颜色以及得到的V的值确定各个第 二类型项目浓度对应的亮度阈值范围；

步骤S5，根据第一类型项目的浓度与色调阈值的对应关系，以及第二类型 项目的色调阈值范围和亮度阈值范围与浓度的对应关系生成识别模板。

对于第一类型项目(PH)，其项目检测区域显黄绿色，标记为PH为4.1； 显绿色，标记为4.4；显深绿色，标记为4.6；显蓝绿色，标记为4.8；显深蓝色， 标记为5.1，每种颜色对应一个色调阈值范围。

对应第二类型项目，其项目检测区域显示的颜色通过色调分量和亮度分量 的结合进行区分，具体的：

氧化酶(OX)，不显色，标记为“-”，表示阴性；显浅紫色，标记为“+-”； 表示弱阳性；显紫色，标记为“+”，表示阳性；

白细胞酯酶(LE)，不显色或显浅淡色，标记为“-”，表示阴性；显淡蓝绿色， 标记为“+-”，表示弱阳；显绿色或蓝绿色，标记为“+”，表示阳性；

唾液酸苷酶(NA)，不显色或浅蓝色，标记为“-”，表示阴性；显淡蓝色， 标记为“+-”，表示弱阳性；显蓝色，标记为“+”，表示阳性；

过氧化氢(H₂O₂)，不显色，标记为“+”，表示阳性；显淡红色，标记为“+-”， 表示弱阳；显红色或紫红色，标记为“+”，表示阳性；

脯氨酸氨基肽酶(PLD)，不显色或显浅淡色，标记为“-”，表示阴性；显淡 黄色，标记为“+-”，表示弱阳；显黄色，标记为“+”，表示阳性；

乙酰氨基葡糖糖苷酶(NAG)，不显色或显浅淡色，标记为“-”，表示阴性； 显淡黄色，标记为“+-”，表示弱阳性；显黄色，标记为“+”，表示阳性。

请参阅图4，为本发明第三实施例中的样品分析装置，包括：

第一获取模块100，用于获取BV卡中当前项目检测区域的目标图像，所述 当前项目检测区域当前添加了待检测样品，以用于对所述待检测样品的一项目 进行检测；

提取模块200，用于提取所述目标图像中的特征分量，所述特征分量为色调 分量和亮度分量中的至少一种；

查询模块300，用查询预存的识别模板中所述特征分量对应的项目的浓度， 所述识别模板包括检测项目的浓度和特征分量的阈值范围之间的对应关系。

进一步的，上述样品分析装置，其中，所述BV卡中包括多个项目检测区域， 多个所述项目检测区域分别用于对多个项目进行检测，所述第一获取模块100 用于：

获取添加待检测样品的BV卡的图像，并对所述图像进行识别，以获取所述 当前项目检测区域的目标图像。

进一步的，上述样品分析装置，其中，当所述项目属于预设的第一类型项 目时，所述提取模块200用于：

提取所述目标图像中每个像素点的色调分量，并确定数值最大的一色调分 量作为所述目标图像的特征分量。

进一步的，上述样品分析装置，其中，当所述项目属于预设的第二类型项 目时，所述提取模块200用于：

提取所述目标图像中每个像素点的色调分量和亮度分量；

确定所述目标图像中数值最大的色调分量，以及计算所述项目对应的色调 分量阈值范围内亮度分量的平均值，将所述数值最大的色调分量和所述平均值 作为所述目标图像的特征分量。

进一步的，上述样品分析装置，其中，所述第一类型项目包括PH值。

进一步的，上述样品分析装置，其中，所述第二类型项目包括氧化酶、白 细胞酯酶、唾液酸苷酶、脯氨酸氨基肽酶和乙酰氨基葡糖糖苷酶中的至少一种。

进一步的，上述样品分析装置，其中，所述特征分量的计算公式为：

其中，hish[H]表示单个色调分量值H值出现的次数。

进一步的，上述样品分析装置，其中，所述特征分量的计算公式为：

其中，S_h表示在[H₁，H₂]区间内统计的hish[H]之和；S_v表示在[H₁，H₂]区间 内统计的hisi[H]之和，V_k表示亮度分量的平均值。

进一步的，上述样品分析装置，其中，所述BV卡中设置一空白对照区域， 所述装置还包括：

第二获取模块400，用于获取空白对照区域的空白图像，并获取所述空白图 像中各个像素点的亮度分量；

计算模块500，计算所述空白图像像素点的亮度分量的平均值，并计算所述 平均值与预设的标准亮度参数的比值，得到图像校正系数；

校正模块600，用于根据所述图像校正系数对所述目标图像进行校正。

本发明实施例所提供的样品分析装置，其实现原理及产生的技术效果和前 述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方 法实施例中相应内容。

本发明还提出一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理 器执行时实现上述的样品分析方法。

本本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储 在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实 现上述方法的步骤。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认 为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机 可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处 理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统) 使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算 机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执 行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或 多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存 储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪 速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机 可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以 例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他 合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器 中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。 在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执 行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方 式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有 用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合 逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA) 等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、 “具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特 征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明 书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描 述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中 以合适的方式结合。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细， 但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域 的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和 改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附 权利要求为准。

Claims (9)

1.一种样品分析方法，其特征在于，包括：

获取BV卡中当前项目检测区域的目标图像，所述当前项目检测区域当前添加了待检测样品，以用于对所述待检测样品的一项目进行检测；

提取所述目标图像中的特征分量，所述特征分量为色调分量和亮度分量中的至少一种；

查询预存的识别模板中所述特征分量对应的项目的浓度，所述识别模板包括检测项目的浓度和特征分量的阈值范围之间的对应关系；

当所述项目属于预设的第二类型项目时，所述提取所述目标图像中的特征分量的步骤包括：

提取所述目标图像中每个像素点的色调分量和亮度分量；

根据下述公式计算所述目标图像中数值最大的色调分量，以及所述项目对应的色调分量阈值范围内亮度分量的平均值，并将所述数值最大的色调分量和所述平均值作为所述目标图像的特征分量，所述公式为：

其中，hish[H]表示单个色调分量值H值出现的次数，H_k，为项目k的色调分量，S_h表示在[H₁，H₂]区间内统计的hish[H]之和；S_v表示在[H₁，H₂]区间内统计的hisi[H]之和，hisi[H]表示当前H对应的亮度分量值，V_k表示亮度分量的平均值。

2.如权利要求1所述的样品分析方法，其特征在于，所述BV卡中包括多个项目检测区域，多个所述项目检测区域分别用于对多个项目进行检测，所述获取BV卡中当前项目检测区域的目标图像的步骤包括：

获取添加待检测样品的BV卡的图像，并对所述图像进行识别，以获取所述当前项目检测区域的目标图像。

3.如权利要求1所述的样品分析方法，其特征在于，当所述项目属于预设的第一类型项目时，所述提取所述目标图像中的特征分量的步骤包括：

提取所述目标图像中每个像素点的色调分量，并确定数值最大的一色调分量作为所述目标图像的特征分量。

4.如权利要求3所述的样品分析方法，其特征在于，所述第一类型项目包括PH值。

5.如权利要求1所述的样品分析方法，其特征在于，所述第二类型项目包括氧化酶、白细胞酯酶、唾液酸苷酶、脯氨酸氨基肽酶和乙酰氨基葡糖糖苷酶中的至少一种。

6.如权利要求1所述的样品分析方法，其特征在于，所述BV卡中设置一空白对照区域，所述提取所述目标图像中的特征分量的步骤之前还包括：

获取空白对照区域的空白图像，并获取所述空白图像中各个像素点的亮度分量；

计算所述空白图像像素点的亮度分量的平均值，并计算所述平均值与预设的标准亮度参数的比值，得到图像校正系数；

根据所述图像校正系数对所述目标图像进行校正。

7.一种样品分析装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取BV卡中当前项目检测区域的目标图像，所述当前项目检测区域当前添加了待检测样品，以用于对所述待检测样品的一项目进行检测；

提取模块，用于提取所述目标图像中的特征分量，所述特征分量为色调分量和亮度分量中的至少一种；

查询模块，用查询预存的识别模板中所述特征分量对应的项目的浓度，所述识别模板包括检测项目的浓度和特征分量的阈值范围之间的对应关系；

当所述项目属于预设的第二类型项目时，所述提取所述目标图像中的特征分量的步骤包括：

提取所述目标图像中每个像素点的色调分量和亮度分量；

根据下述公式计算所述目标图像中数值最大的色调分量，以及所述项目对应的色调分量阈值范围内亮度分量的平均值，并将所述数值最大的色调分量和所述平均值作为所述目标图像的特征分量，所述公式为：

其中，hish[H]表示单个色调分量值H值出现的次数，H_k，为项目k的色调分量，S_h表示在[H₁，H₂]区间内统计的hish[H]之和；S_v表示在[H₁，H₂]区间内统计的hisi[H]之和，hisi[H]表示当前H对应的亮度分量值，V_k表示亮度分量的平均值。

8.一种可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1－6任一所述的方法。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1－6任意一项所述的方法。

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