CN110618130A - 一种细菌形态辨别系统 - Google Patents
一种细菌形态辨别系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110618130A CN110618130A CN201910737691.6A CN201910737691A CN110618130A CN 110618130 A CN110618130 A CN 110618130A CN 201910737691 A CN201910737691 A CN 201910737691A CN 110618130 A CN110618130 A CN 110618130A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- bacteria
- detection sample
- microscope
- microscopic image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 title claims abstract description 46
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 60
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims abstract description 36
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims abstract description 34
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 5
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 claims description 24
- 230000001580 bacterial effect Effects 0.000 claims description 21
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 8
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 8
- 238000004043 dyeing Methods 0.000 claims description 7
- 241000894007 species Species 0.000 claims description 5
- 241001510071 Pyrrhocoridae Species 0.000 claims description 4
- 238000013475 authorization Methods 0.000 claims description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 8
- 230000003321 amplification Effects 0.000 abstract description 2
- 230000000813 microbial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 abstract description 2
- 230000010365 information processing Effects 0.000 abstract 1
- 238000010186 staining Methods 0.000 description 18
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 5
- 238000001000 micrograph Methods 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 230000002906 microbiologic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 2
- 230000000192 social effect Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000005498 polishing Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N1/00—Sampling; Preparing specimens for investigation
- G01N1/28—Preparing specimens for investigation including physical details of (bio-)chemical methods covered elsewhere, e.g. G01N33/50, C12Q
- G01N1/30—Staining; Impregnating ; Fixation; Dehydration; Multistep processes for preparing samples of tissue, cell or nucleic acid material and the like for analysis
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
Abstract
本发明涉及微生物检测技术领域，具体涉及一种细菌形态辨别系统，旨在解决细菌种类、数量的识别主要依赖于人类专家的主观阅读，这个过程耗时且易于出错的问题，其技术要点在于包括试剂盒；显微镜，用于对检测样本的图像进行显微放大；资料管理工作站，与显微镜通信连接，用于接收检测样本的显微图像，经处理分析后获得其形态学特征，将之与预存的细菌形态学特征进行比对，根据判断结果确定所测样本中的细菌种类，以此生成对应的标识码；移动端，与所述资理工作站通信连接，用于接收检测样本的标识码后以获取其基本信息。本发明大大减轻了工作人员的工作量，缩短了人员培养周期，减少了主观误差，使细菌检测客观化、系统化、规范化。
Description
技术领域
本发明涉及微生物检测技术领域，具体涉及一种细菌形态辨别系统。
背景技术
自动染色仪的发展已有20多年历史，根据仪器上试剂的开放程度差异，自动染色仪又可分为开放系统和封闭系统，其区别简而言之是仪器制造商是否允许使用其它供应商的试剂。具体而言，开放系统是指用户可以灵活选择染色过程中的操作方法和试剂；封闭系统是指仪器制造商限制用户自主选择染色过程中的操作方法和试剂，而只能使用供应商规定的染色步骤或试剂。
染色仪在工作前需要对待染色的细菌进行识别、半定量和分析，而目前细菌种类、数量的识别主要依赖于人类专家的主观阅读，这个过程耗时且易于出错。而且由于微生物学数据天然的模糊性，对相同领域内的专家之间，人工细菌读片的结果容易产生很大的可变性，且培训阅片人员需要时间，基层机构无法配备有资质的检验人员进行阅片，容易产生误差。
因此，为了应付不断增加的数据量，实现更加客观和定量化的精确测量，以及获得可重复的结果，减少数据分析过程中的人为干预非常重要。
发明内容
因此，本发明要解决的技术问题在于克服细菌种类、数量的识别主要依赖于人类专家的主观阅读，这个过程耗时且易于出错，而且由于微生物学数据天然的模糊性，对相同领域内的专家之间，人工细菌读片的结果容易产生很大的可变性，且培训阅片人员需要时间，基层机构无法配备有资质的检验人员进行阅片，容易产生误差的缺陷，从而提供一种细菌形态辨别系统。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种细菌形态辨别系统，其特征在于，包括：
试剂盒，用于存放检测样本；
显微镜，用于对检测样本的图像进行显微放大；
资料管理工作站，与所述显微镜通信连接，用于接收检测样本的显微图像，经处理分析后获得其形态学特征，将之与预存的细菌形态学特征进行比对，根据判断结果确定所述检测样本中的细菌种类，以此生成对应的标识码；
移动端，与所述资料管理工作站通信连接，用于接收所述检测样本的标识码后以获取其基本信息。
可选地，所述资料管理工作站包括：
图像采集单元，与所述显微镜连接，用于采集检测样本的显微图像；
图像处理单元，与所述图像采集单元连接，用于接收所述显微图像并检测其清晰度；
自动对焦单元，与所述图像处理单元、显微镜连接，用于根据所述显微图像的清晰度控制所述显微镜动作，实现对检测样本的自动对焦；
逻辑控制单元，用于对对焦完成后的显微图像进行处理，分析所获得的显微图像中各连通域的形态学特征，并将其与预存的细菌形态学特征进行比对，同时根据判断结果确定检测样本中的细菌种类。
可选地，所述图像采集单元包括S形扫描和回旋扫描，所述S形扫描扫描内部，所述回旋扫描扫描边框。
可选地，每个所述试剂盒上均内部集成有标识码显示装置，所述标识码显示装置与所述资料管理工作站通信连接。
可选地，所述移动端包括：
解码单元，用于扫描所述标识码显示装置上的标识码并解码获取检测样本的基本信息；
匹配单元，用于根据检测样本的基本信息匹配相应的染色仪和试剂，获得染色仪ID和试剂ID；
传输单元，用于将检测样本、试剂的基本信息回传或拷贝到染色仪，实现检测样本、试剂在自动染色仪上的授权和注册。
可选地，所述显微镜与所述资料管理工作站通过握手信号的交互进行工作状态的相互检查。
可选地，所述资料管理工作站与所述移动端通过心跳信号的交互进行工作状态的相互检查。
可选地，所述资料管理工作站中还存储有细菌形态辨别系统中各部件的正常工作参数和/或工作寿命信息，并根据各部件的正常工作参数和/或工作寿命信息判断其是否需要更换或维修，若是，则进行本地和/或远程警示。
本发明技术方案，具有如下优点：
1.本发明的细菌形态辨别系统，检测人员只需要将制作好的检测样本放入本系统中，输入相关检测信息并启动，系统就可以自动完成整个检测过程，大大减轻了工作人员的工作量，缩短了人员培养周期，减少了主观误差，使细菌检测客观化、系统化、规范化，并形成对应的标识码，以便于使用者对资料信息的管理和保密，其可执行性和持续发展性高，能带来巨大的经济效益和社会效应。
2.本发明的细菌形态辨别系统，图像采集单元采用具有CCD图像传感器的相机，从而通过标准C接口采集检测样本的显微图像，并将采集到的显微图像通过相机的USB接口传输到图像处理单元，图像处理单元安装于个人计算机中，其内部预存有图像评价函数，可检测显微图像的清晰度，另外，自动对焦单元可根据显微图像的清晰度情况控制显微镜的调焦机构对检测样本进行自动对焦，直至获得最清晰的显微图像，然后逻辑控制单元对对焦完成的显微图像进行二值化处理，并分析所获得的二值显微图像中各连通域的形态学特征，并将其与预存的细菌形态学特征进行比对，同时根据判断结果确定检测样本中的细菌种类。
3.本发明的细菌形态辨别系统，图像采集单元包括S形扫描和回旋扫描，其中S形扫描优点是速度快，缺点是垂直于扫描方向的边沿不整齐，因此用来扫描上述显微图像内部，回旋扫描可克服S形扫描的缺点，即用来扫描显微图像边框，以此来得到较好的质量和较高的效率。
4.本发明的细菌形态辨别系统，每个试剂盒上均内部集成有标识码显示装置，标识码显示装置与资料管理工作站通信连接，从而标识码显示装置显示生成的唯一编码，不仅具备唯一性，还具有相对稳定性、一致性、高效率的特点，在编码原则上简洁直观，便于使用查询管理。
5.本发明的细菌形态辨别系统，染色仪的操作使用者可通过移动端的解码单元获取检测样本的基本信息，然后凭借匹配单元寻找相应的染色仪和试剂，染色时经由传输单元将检测样本、试剂的基本信息回传或拷贝到染色仪，从而进一步减少主观误差，缩短使用人员的培养周期，大幅度提高系统的自动化程度。
6.本发明的细菌形态辨别系统，在资料管理工作站与显微镜之间通过握手信号的交互进行工作状态的相互检查，提高系统的稳定性。
7.本发明的细菌形态辨别系统，在移动端与资料管理工作站之间通过心跳信号的交互进行工作状态的相互检查，有效防止信息丢失。
8.本发明的细菌形态辨别系统，在可编程逻辑控制器内存储数字化瓦斯提纯系统中各部件的正常工作参数和/或工作寿命信息，实现了系统的预判性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种实施方式的细菌形态辨别系统的模块连接示意图。
附图标记说明：
1、试剂盒；11、标识码显示装置；2、显微镜；3、资料管理工作站；31、图像采集单元；32、图像处理单元；33、自动对焦单元；34、逻辑控制单元；4、移动端；41、解码单元；42、匹配单元；43、传输单元。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种细菌形态辨别系统，包括用于存放检测样本的试剂盒1和对检测样本图像进行显微放大的显微镜2，在本发明此实施例中，检测样本为待染色的细菌涂片，显微镜2采用含有标准C接口的显微镜，另外，显微镜2通信连接有资料管理工作站3，资料管理工作站3通信连接有移动端4，其中资料管理工作站3用于接收检测样本的显微图像，经处理分析后获得检测样本的形态学特征，然后将之与预存的细菌形态学特征进行比对，从而根据判断结果确定检测样本中的细菌种类或数量，并以此生成对应的标识码，而移动端4用于接收检测样本的标识码后以获取其基本信息。因此，检测人员只需要将制作好的检测样本放入本系统中，输入相关检测信息并启动，系统就可以自动完成整个检测过程，大大减轻了工作人员的工作量，缩短了人员培养周期，减少了主观误差，使细菌检测客观化、系统化、规范化，并形成对应的标识码，以便于使用者对资料信息的管理和保密，其可执行性和持续发展性高，能带来巨大的经济效益和社会效应。
具体地，如图所示，资料管理工作站3包括与显微镜2连接的图像采集单元31，用于采集检测样本的显微图像；与图像采集单元31连接的图像处理单元32，用于接收显微图像并检测其清晰度；与图像处理单元32、显微镜2连接的自动对焦单元33，用于根据显微图像的清晰度控制显微镜2动作，实现对检测样本的自动对焦；与图像处理单元32连接的逻辑控制单元34，用于对对焦完成后的显微图像进行处理，分析所获得的显微图像中各连通域的形态学特征，并将其与预存的细菌形态学特征进行比对，同时根据判断结果确定检测样本中的细菌种类。在本发明此实施例中，图像采集单元31采用具有CCD图像传感器的相机，从而通过标准C接口采集检测样本的显微图像，并将采集到的显微图像通过相机的USB接口传输到图像处理单元32，图像处理单元32安装于个人计算机中，其内部预存有图像评价函数，可检测显微图像的清晰度，另外，自动对焦单元33可根据显微图像的清晰度情况控制显微镜2的调焦机构对检测样本进行自动对焦，直至获得最清晰的显微图像。然后逻辑控制单元34对对焦完成的显微图像进行二值化处理，并分析所获得的二值显微图像中各连通域的形态学特征。为对二值显微图像做出准确的形态学特征分析，在对二值显微图像进行形态学特征分析之前，还需要对二值显微图像进行一定的处理，具体步骤如下：
图像预处理：对所述二值显微图像进行去噪处理，具体可采用中值滤波的方式消除二值显微图像中的随机噪声，在滤波的同时还可以保存轮廓细节信息；
图像分割：去除经过去噪处理后的二值显微图像中的背景，具体可采用阈值分割的方法选择合适的灰度值作为阈值，对二值显微图像进行分割；
图像增强：增强去除背景后的二值显微图像中的主体，具体可采用灰度值变换或直方图修正的方式；
形态处理：去除所述主体的毛刺，采用膨胀、腐蚀，能够消除二值显微图像的细菌略微粘连情况以及孔洞、杂点，同时还具有磨光图像内边界和外边界的作用，效果较好。
同时，预存的细菌形态学特征包括了各种类型的细菌在各生长阶段的形态学特征，在获得二值显微图像中各连通域的形态学特征后，将其与预存的细菌形态学特征进行比对，就可以判断哪些连通域属于细菌，以及属于什么类型的细菌，甚至属于处于何种生长阶段的何种类型细菌，从而帮助确定该二值显微图像中的细菌种类及数量。
如图所示，图像采集单元31包括S形扫描和回旋扫描，其中S形扫描优点是速度快，缺点是垂直于扫描方向的边沿不整齐，因此用来扫描上述显微图像内部，回旋扫描可克服S形扫描的缺点，即用来扫描显微图像边框，以此来得到较好的质量和较高的效率。
如图所示，每个试剂盒1上均内部集成有标识码显示装置11，标识码显示装置11与资料管理工作站3通信连接，从而标识码显示装置11显示生成的唯一编码，不仅具备唯一性，还具有相对稳定性、一致性、高效率的特点，在编码原则上简洁直观，便于使用查询管理。
如图所示，移动端4包括解码单元41、匹配单元42及传输单元43，其中解码单元41用于扫描标识码显示装置11上的标识码并解码获取检测样本的基本信息，匹配单元42用于根据检测样本的基本信息匹配相应的染色仪和试剂，获得染色仪ID和试剂ID，传输单元43用于将检测样本、试剂的基本信息回传或拷贝到染色仪，实现检测样本、试剂在自动染色仪上的授权和注册。因此，使得染色仪的操作使用者，可通过移动端4的解码单元41获取检测样本的基本信息，然后凭借匹配单元42寻找相应的染色仪和试剂，染色时经由传输单元43将检测样本、试剂的基本信息回传或拷贝到染色仪，从而进一步减少主观误差，缩短使用人员的培养周期，大幅度提高系统的自动化程度。
如图所示，为了提高系统的稳定性，在本发明此实施方式中，资料管理工作站3与显微镜2之间通过握手信号的交互进行工作状态的相互检查，在资料管理工作站3每次启动时给显微镜2一个信号，显微镜2再反馈一个信号给资料管理工作站3，该反馈信号包括各显微镜2的I D信息，资料管理工作站3对反馈的信号与资料管理工作站3的数据库中对应I D信息进行比对判断，在显微镜2存在问题时，或出现某种症状需要处理但暂时不会影响正常运行时，以及传感器的变化在误差范围内时候，做出拒绝使用、警告或正常启用的指示信息。
如图所示，为了防止信息丢失，在本发明此实施方式中，资料管理工作站3与移动端4通过心跳信号的交互进行工作状态的相互检查。即设定资料管理工作站3及移动端4在预设时间内相互收不到对方信号时，则判断移动端4或资料管理工作站3宕机，在资料管理工作站3或移动端4其中一方宕机的情况下，系统停止运行，等待处于宕机状态的资料管理工作站3或移动端4重启，或系统继续运行，但数据直接存入正常工作的资料管理工作站3或移动端4，待宕机方重启后，再将数据传输至宕机方。其中，判断资料管理工作站3或移动端4是否正常的预设时间不大于1分钟。
如图所示，资料管理工作站3存储有细菌形态辨别系统中各部件的正常工作参数和/或工作寿命信息，可根据各部件的正常工作参数和/或工作寿命信息判断其是否需要更换或维修，若是，则进行本地警示，实现了对各部件工作状态的预判功能，提前提醒工作人员更换或维修，防止故障发生，提高工作效率。
本细菌形态辨别系统的工作原理：检测人员只需要将制作好的检测样本放入显微镜2下，输入相关检测信息并启动，由图像采集单元31通过标准C接口采集检测样本的显微图像，并将采集到的显微图像通过相机的USB接口传输到图像处理单元32，图像处理单元32安装于个人计算机中，其内部预存有图像评价函数，可检测显微图像的清晰度，另外，自动对焦单元33可根据显微图像的清晰度情况控制显微镜2的调焦机构对检测样本进行自动对焦，直至获得最清晰的显微图像，然后逻辑控制单元34对对焦完成的显微图像进行二值化处理，并析所获得的显微图像中各连通域的形态学特征，将其与预存的细菌形态学特征进行比对，同时根据判断结果确定检测样本中的细菌种类，最后染色仪的操作使用者可通过移动端4的解码单元41获取检测样本的基本信息，然后凭借匹配单元42寻找相应的染色仪和试剂，染色时经由传输单元43将检测样本、试剂的基本信息回传或拷贝到染色仪，从而进一步减少主观误差，缩短使用人员的培养周期。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (8)
1.一种细菌形态辨别系统，其特征在于，包括：
试剂盒(1)，用于存放检测样本；
显微镜(2)，用于对检测样本的图像进行显微放大；
资料管理工作站(3)，与所述显微镜(2)通信连接，用于接收检测样本的显微图像，经处理分析后获得其形态学特征，将之与预存的细菌形态学特征进行比对，根据判断结果确定所述检测样本中的细菌种类，以此生成对应的标识码；
移动端(4)，与所述资料管理工作站(3)通信连接，用于接收所述检测样本的标识码后以获取其基本信息。
2.根据权利要求1所述的一种细菌形态辨别系统，其特征在于，所述资料管理工作站(3)包括：
图像采集单元(31)，与所述显微镜(2)连接，用于采集检测样本的显微图像；
图像处理单元(32)，与所述图像采集单元(31)连接，用于接收所述显微图像并检测其清晰度；
自动对焦单元(33)，与所述图像处理单元(32)、显微镜(2)连接，用于根据所述显微图像的清晰度控制所述显微镜(2)动作，实现对检测样本的自动对焦；
逻辑控制单元(34)，用于对对焦完成后的显微图像进行处理，分析所获得的显微图像中各连通域的形态学特征，并将其与预存的细菌形态学特征进行比对，同时根据判断结果确定检测样本中的细菌种类。
3.根据权利要求2所述的一种细菌形态辨别系统，其特征在于，所述图像采集单元(31)包括S形扫描和回旋扫描，所述S形扫描扫描内部，所述回旋扫描扫描边框。
4.根据权利要求1所述的一种细菌形态辨别系统，其特征在于，每个所述试剂盒(1)上均内部集成有标识码显示装置(11)，所述标识码显示装置(11)与所述资料管理工作站(3)通信连接。
5.根据权利要求4所述的一种细菌形态辨别系统，其特征在于，所述移动端(4)包括：
解码单元(41)，用于扫描所述标识码显示装置(11)上的标识码并解码获取检测样本的基本信息；
匹配单元(42)，用于根据检测样本的基本信息匹配相应的染色仪和试剂，获得染色仪ID和试剂ID；
传输单元(43)，用于将检测样本、试剂的基本信息回传或拷贝到染色仪，实现检测样本、试剂在自动染色仪上的授权和注册。
6.根据权利要求1所述的一种细菌形态辨别系统，其特征在于，所述显微镜(2)与所述资料管理工作站(3)通过握手信号的交互进行工作状态的相互检查。
7.根据权利要求1所述的一种细菌形态辨别系统，其特征在于，所述资料管理工作站(3)与所述移动端(4)通过心跳信号的交互进行工作状态的相互检查。
8.根据权利要求1所述的一种细菌形态辨别系统，其特征在于，所述资料管理工作站(3)中还存储有细菌形态辨别系统中各部件的正常工作参数和/或工作寿命信息，并根据各部件的正常工作参数和/或工作寿命信息判断其是否需要更换或维修，若是，则进行本地和/或远程警示。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910737691.6A CN110618130A (zh) | 2019-08-09 | 2019-08-09 | 一种细菌形态辨别系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910737691.6A CN110618130A (zh) | 2019-08-09 | 2019-08-09 | 一种细菌形态辨别系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110618130A true CN110618130A (zh) | 2019-12-27 |
Family
ID=68921727
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910737691.6A Pending CN110618130A (zh) | 2019-08-09 | 2019-08-09 | 一种细菌形态辨别系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110618130A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113138191A (zh) * | 2020-01-20 | 2021-07-20 | 邓涛 | 检测对象部位名称分析系统及方法 |
| CN117368470A (zh) * | 2023-10-09 | 2024-01-09 | 南通如日纺织有限公司 | 一种纺织品抗菌检测与质量评估系统 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101402991A (zh) * | 2008-11-10 | 2009-04-08 | 深圳市迈科龙医疗设备有限公司 | 微生物智能识别方法和设备 |
| CN103745186A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-04-23 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 二维码信息的处理方法及通信终端 |
| CN103865786A (zh) * | 2014-03-27 | 2014-06-18 | 程涛 | 细菌检测方法及系统 |
| CN104459172A (zh) * | 2014-11-28 | 2015-03-25 | 武汉兰丁医学高科技有限公司 | 一种自动化骨髓样本处理装置及其自动化分析、阅片方法 |
| CN105372439A (zh) * | 2015-12-01 | 2016-03-02 | 江苏硕世生物科技有限公司 | 一种女性下生殖道微生态评价检测系统 |
| CN108560936A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-09-21 | 江苏中南建设装饰有限公司 | 幕墙工程施工唯一编码定位系统 |
| CN109186557A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-11 | 苏州竹原信息科技有限公司 | 一种无人机3d扫描成像系统 |
-
2019
- 2019-08-09 CN CN201910737691.6A patent/CN110618130A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101402991A (zh) * | 2008-11-10 | 2009-04-08 | 深圳市迈科龙医疗设备有限公司 | 微生物智能识别方法和设备 |
| CN103745186A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-04-23 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 二维码信息的处理方法及通信终端 |
| CN103865786A (zh) * | 2014-03-27 | 2014-06-18 | 程涛 | 细菌检测方法及系统 |
| CN104459172A (zh) * | 2014-11-28 | 2015-03-25 | 武汉兰丁医学高科技有限公司 | 一种自动化骨髓样本处理装置及其自动化分析、阅片方法 |
| CN105372439A (zh) * | 2015-12-01 | 2016-03-02 | 江苏硕世生物科技有限公司 | 一种女性下生殖道微生态评价检测系统 |
| CN108560936A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-09-21 | 江苏中南建设装饰有限公司 | 幕墙工程施工唯一编码定位系统 |
| CN109186557A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-11 | 苏州竹原信息科技有限公司 | 一种无人机3d扫描成像系统 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113138191A (zh) * | 2020-01-20 | 2021-07-20 | 邓涛 | 检测对象部位名称分析系统及方法 |
| CN113138191B (zh) * | 2020-01-20 | 2022-08-05 | 上海各瑟信息科技有限公司 | 检测对象部位名称分析系统及方法 |
| CN117368470A (zh) * | 2023-10-09 | 2024-01-09 | 南通如日纺织有限公司 | 一种纺织品抗菌检测与质量评估系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6780045B2 (ja) | 病理学における品質保証のためのシステムおよび方法 | |
| US8737714B2 (en) | System and method for assessing image interpretability in anatomic pathology | |
| US9275441B2 (en) | Method for preparing quantitative video-microscopy and associated system | |
| CN107862350B (zh) | 试纸检测方法、装置、系统及程序产品 | |
| CN110618130A (zh) | 一种细菌形态辨别系统 | |
| CN112215790A (zh) | 基于深度学习的ki67指数分析方法 | |
| Lanng et al. | Quality assessment of Ki67 staining using cell line proliferation index and stain intensity features | |
| US10204285B2 (en) | Apparatus and method for identifying plant varieties from leaf samples taken whilst in the field | |
| JP6246978B2 (ja) | 線維化を検出及び定量化する方法 | |
| CN113702140B (zh) | 一种组织切片染色时间自动计算及流程优化的方法 | |
| JP2003085533A (ja) | 個数計数方法、そのためのプログラム、記録媒体および個数計数装置 | |
| WO2020260591A1 (en) | Scanning/pre-scanning quality control of slides | |
| US20220034919A1 (en) | System and Method of Automatically Preparing and Analyzing Urine Samples for Identifying Cancer Cells | |
| CN114581673A (zh) | 一种钟表指针图像识别预处理方法 | |
| CN117495929A (zh) | 基于数字病理切片辅助诊断系统的多切片联屏与配准系统 | |
| CN112052740A (zh) | 一种客服评价方法、装置及存储介质 | |
| CN115311228A (zh) | 基于matlab图像边缘检测的球压压痕测量方法及系统 | |
| CN114566267A (zh) | 一种医学快速检验管理系统 | |
| CN113870222A (zh) | Dna染色和伊红染色的对比分析方法及系统 | |
| JP2022165398A (ja) | 試料を含む試料管上の識別タグを分類する方法および自動検査室システム | |
| CN113870242A (zh) | 一种检测盲孔的方法及设备 | |
| CN116486402A (zh) | 肠腺瘤智能识别系统 | |
| CN110132693A (zh) | 一种全自动病理染色系统的染色结果预警方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20191227 |