CN111983797A - 一种超分辨成像数字玻片扫描仪及其图像处理原理 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种超分辨成像数字玻片扫描仪及其图像处理原理，包括光源系统，所述光源系统的上端面滑动连接有玻片平台，所述玻片平台的侧端面固定连接有Y轴运动模组，所述Y轴运动模组的侧端面设有Y轴驱动电机，且所述Y轴驱动电机驱动Y轴运动模组进行移动，所述Y轴运动模组的下端面滑动连接有X轴运动模组，所述X轴运动模组的侧端面一侧固定连接有X轴驱动电机，且所述X轴驱动电机驱动X轴运动模组进行移动，所述光源系统的背离X轴驱动电机的侧端面一侧设有Z轴对焦模组，所述Z轴对焦模组的上端面转动连接有Z轴驱动电机，所述Z轴对焦模组通过Z轴驱动电机进行驱动，该发明装置解决仪器精度要求高、成本高以及设备操作不便的问题。
Description
技术领域
本发明涉及显微设备领域，具体为一种超分辨成像数字玻片扫描仪及其图像处理原理。
背景技术
在目前玻片扫描仪，大致分为两种方式：1)传统显微镜使用者肉眼诊断。这种方式由使用者在普通显微镜的目镜下通过手动移动切片来查看玻片进行诊断，优点是使用者可以随时更换不同倍率的物镜对可疑区域进行详细诊断，灵活度较高，但是单个视野的面积过小，使用者在诊断过程中避免不了花时间进行可疑区域的寻找，且不能对玻片的图像进行数字化保存，更加不能实现远程数据传输，数据共享等；2)采用数字化玻片扫描仪先将玻片数字化，然后由使用者在电脑端对数字化的图像进行诊断。这种方式好处比较明显，数字化的图像可以通过软件实现很多辅助使用者的操作功能，且数字化的图像可以方便存储、远程传输等，基于数字化的图像可以开发多种应用。但是数字化切片扫描仪价格较高，且使用者不能根据需要对可疑区域变换放大倍率。目前市面上多数扫描仪扫描单片玻片时，采用的放大倍率是固定，要么只能20倍扫描，要么放大一倍40倍扫描，放大倍率越大扫描时间越长，缺少灵活性。
由此可见现有的玻片扫描仪存在以下问题：1)传统显微镜无法数字化、诊断效率低；2)数字化扫描仪成本高、放大倍率不够灵活的问题。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种超分辨成像数字玻片扫描仪及其图像处理原理，解决了上述提到的1)传统显微镜无法数字化、诊断效率低；2)数字化扫描仪成本高、放大倍率不够灵活的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种超分辨成像数字玻片扫描仪及其图像处理原理，包括光源系统，所述光源系统的上端面滑动连接有玻片平台，所述玻片平台的侧端面固定连接有Y轴运动模组，所述Y轴运动模组的侧端面设有Y轴驱动电机，且所述Y轴驱动电机驱动Y轴运动模组进行移动，所述Y轴运动模组的下端面滑动连接有X轴运动模组，所述X轴运动模组的侧端面一侧固定连接有X轴驱动电机，且所述X轴驱动电机驱动X轴运动模组进行移动，所述光源系统的背离X轴驱动电机的侧端面一侧设有Z轴对焦模组，所述Z轴对焦模组的上端面转动连接有Z轴驱动电机，所述Z轴对焦模组通过Z轴驱动电机进行驱动，所述Z轴对焦模组的侧端面固定连接有光路成像系统，所述光路成像系统的下端面固定安装有物镜，所述光路成像系统的上端面安装有扫描相机，所述光路成像系统背离Z轴对焦模组的侧端面一侧固定连接有预览相机。
优选的，所述Y轴运动模组，X轴运动模组和Z轴对焦模组通过Y轴驱动电机、X轴驱动电机以及Z轴驱动电机与滚珠丝杆适配驱动Y轴运动模组、X轴运动模组和Z轴对焦模组在相应方向移动。
优选的，所述玻片平台通过Y轴运动模组和X轴运动模组在水平方向上进行横向和纵向的位置调节。
优选的，所述物镜放大系数具体为10倍，且通过Z轴对焦模组控制物镜与玻片平台的对焦距离，所述物镜的物镜景深大于10um。
优选的，所述玻片平台的上表面夹持有扫描玻片。
优选的，所述X轴运动模组的运动行程大于玻片长度，所述Y轴运动模组的运动行程大于玻片的宽度。
还包括一种超分辨成像数字玻片扫描仪的图像处理原理，成像时通过预览相机先对玻片平台中玻片进行初步预览，判定需要扫描的区域位置和大小，之后通过Z轴驱动电机驱动Z轴对焦模组带动物镜调整焦距，并通过扫描相机对玻片进行初步扫描和拼接，扫描完成后使用者可以根据初步扫描的图像对图像需要放大位置进行标记，标记头通过软件并结合预览相机对玻片平台运动路程进行规划，同时通过Y轴运动模组和X轴运动模组带动玻片平台以运动拍摄的方式进行超分辨扫描，扫描后的图片进行拼接分析后，内嵌入初步扫描的图像中，同时图像转换为数字格式上传至数据云端。
优选的，所述运动拍摄包括：按行拍摄、按列拍摄和s型轨迹拍摄。
优选的，所述超分辨扫描是通过运动拍摄后得到多组图像，并基于深度卷积神经网络(DCNN)的分辨率重建算法进行迭代组合运算后得到的高分辨率图像。
(三)有益效果
本发明提供了一种超分辨成像数字玻片扫描仪及其图像处理原理，具备以下有益效果：通过设有预览相机对玻片以及图片位置进行定位指引和初步扫描为玻片平台的自动移动以及超分辨成像提供基础，玻片平台通过Y轴运动模组和X轴运动模组进行水平方向的横向和纵向移动，物镜通过Z轴对焦模组进行竖直方向运动，且Y轴运动模组、X轴运动模组以及Z轴对焦模组分别通过Y轴驱动电机、X轴驱动电机和Z轴驱动电机进行驱动，同时Y轴驱动电机、X轴驱动电机和Z轴驱动电机可以通过软件编程并结合预览相机进行位置定位，实现自动对焦，自动扫描等自动控制步骤，大大降低使用的操作难度同时也提高扫描图片的精度，并且物镜采用10X物镜，整个光路的视场直径约为2mm，配合成像相机，单张照片的成像视野面积是20X物镜的4倍，所以需要拍摄的照片数量是20X物镜的1/4，大大减少了拍摄照片数量，扫描效率有较大的提升，与其他扫描仪一样，在连续扫描之前需要对整个扫描区域进行焦平面的检测，以判定在扫描过程中物镜的对焦运动轨迹，由于采用的是低倍物镜，景深范围较大，所以对焦点选取可以比高倍物镜少，这里也是可以节省扫描时间，进一步提高设备的扫描效率，同时在光路成像系统中内嵌有超分辨成像系统，利用多张低分辨率图像获取相关信息，通过重建过程形成高分辨图像，本系统采用的超分辨成像方法为基于深度卷积神经网络(DCNN)的分辨率重建算法，DCNN网络包括两个交替的卷积层、最大化池层、两个全连接层和最后一个分类层。卷积层和最大化池层分别通过连续的卷积和最大池操作生成卷积和最大池特征图。然后，这些特征映射支持从训练集中提取和组合一组适当的图像特征。该算法在大量扫描仪采集的图像集上进行迭代训练，优化更新模型特征参数，得到最终的网络模型。通过神经网路模型对低分辨率图像进行迭代组合最终的到高分辨率图像，实现了以低倍物镜拍摄高清图像，在10倍物镜下成的像分辨率提升至与20倍或者40倍物镜成像分辨率一致同时细节不丢失，使得降低设备的成本，通过软件对高分辨图像与初步扫描图像进行嵌入整合后，进行格式转化，发送到数据云端，方便使用者对数据的存储，传输以及共享的操作，扫描仪使用更加便捷。
附图说明
图1为本发明装置本体的整体结构示意图；
图2为本发明装置高分辨成像系统工作流程图；
图中：1扫描相机、2预览相机、3光路成像系统、4玻片平台、5 Y轴运动模组、6 Y轴驱动电机、7 X轴运动模组、8 X轴驱动电机、9光源系统、10物镜、11 Z轴对焦模组、12 Z轴驱动电机。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式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方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接或可以相互通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
下文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或参考字母，这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施方式和/或设置之间的关系。此外，本发明提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的应用和/或其他材料的使用。
本发明实施例提供一种超分辨成像数字玻片扫描仪及其图像处理原理，包括光源系统9，光源系统9的上端面滑动连接有玻片平台4，玻片平台4的侧端面固定连接有Y轴运动模组5，Y轴运动模组5的侧端面设有Y轴驱动电机6，且Y轴驱动电机6驱动Y轴运动模组5进行移动，Y轴运动模组5的下端面滑动连接有X轴运动模组7，X轴运动模组7的侧端面一侧固定连接有X轴驱动电机8，且X轴驱动电机8驱动X轴运动模组7进行移动，光源系统9的背离X轴驱动电机8的侧端面一侧设有Z轴对焦模组11，Z轴对焦模组11的上端面转动连接有Z轴驱动电机12，Z轴对焦模组11通过Z轴驱动电机12进行驱动，Z轴对焦模组11的侧端面固定连接有光路成像系统3，光路成像系统3的下端面固定安装有物镜10，光路成像系统3的上端面安装有扫描相机1，光路成像系统3背离Z轴对焦模组11的侧端面一侧固定连接有预览相机2。
Y轴运动模组5，X轴运动模组7和Z轴对焦模组11通过Y轴驱动电机6、X轴驱动电机8以及Z轴驱动电机12与滚珠丝杆适配驱动Y轴运动模组5、X轴运动模组7和Z轴对焦模组11在相应方向移动，玻片平台4通过Y轴运动模组5和X轴运动模组7在水平方向上进行横向和纵向的位置调节，物镜10放大系数具体为10倍，且通过Z轴对焦模组11控制物镜10与玻片平台4的对焦距离，物镜10的物镜景深大于10um，玻片平台4的上表面夹持有扫描玻片，X轴运动模组7的运动行程大于玻片长度，Y轴运动模组5的运动行程大于玻片的宽度。
使用前对建立网络模型进行优化和验证，第一步：采集5000组低分辨率扫描图像作为数据集，并通过近邻差值法、双线性差值法或双三次差值算法对每组低分辨图像进行高分辨率重建，获得初始的高分辨率图像。从所有数据集中随机选取70％作为训练集，15％作为测试集，15％作为验证集。
第二步：将测试集的图像输入至深度卷积网络模型ResNet，利用第1步重建的高分辨图像作为网络输出，进行端到端学习，采用均方误差作为损失函数，通过迭代得到最小化的损失函数，优化模型参数。相比于传统的单一超分辨率图像重建的方法，该网络综合多种重建方法，获取整体的最优算法。
第三步：利用测试集对训练后的模型进行测试评估。将测试集的图像馈送至网络模型后获得相应的高分辨图像，并与训练之前得到的高分辨率图像进行对比，计算高分辨率图像的平均峰值信噪比和结构相似性，最终结果证明该网络模型的图像重建效果更优。
第四步：将优化验证后网络模型程序内嵌于扫描仪系统上，实现对物镜实时采集图像的超分辨成像。
超分辨成像数字玻片扫描仪的图像处理原理，成像时通过预览相机2先对玻片平台4中玻片进行初步预览，判定需要扫描的区域位置和大小，之后通过Z轴驱动电机12驱动Z轴对焦模组11带动物镜10调整焦距，并通过扫描相机1对玻片进行初步扫描和拼接，扫描完成后使用者可以根据初步扫描的图像对图像需要放大位置进行标记，标记头通过软件并结合预览相机2对玻片平台4运动路程进行规划，同时通过Y轴运动模组5和X轴运动模组7带动玻片平台4以运动拍摄的方式进行超分辨扫描，扫描后的图片进行拼接分析后，内嵌入初步扫描的图像中，同时图像转换为数字格式上传至数据云端，按行拍摄、按列拍摄和s型轨迹拍摄，超分辨扫描通过运动拍摄后得到多组图像，基于深度卷积神经网络(DCNN)的分辨率重建算法进行迭代组合运算后得到的高分辨率图像。
综上所述，通过设有预览相机2对玻片以及图片位置进行定位指引和初步扫描为玻片平台4的自动移动以及超分辨成像提供基础，玻片平台4通过Y轴运动模组5和X轴运动模组7进行水平方向的横向和纵向移动，物镜10通过Z轴对焦模组11进行竖直方向运动，且Y轴运动模组5、X轴运动模组7以及Z轴对焦模组11分别通过Y轴驱动电机6、X轴驱动电机8和Z轴驱动电机12进行驱动，同时Y轴驱动电机6、X轴驱动电机8和Z轴驱动电机12可以通过软件编程并结合预览相机2进行位置定位，实现自动对焦，自动扫描等自动控制步骤，大大降低使用的操作难度同时也提高扫描图片的精度，并且物镜10采用10X物镜，整个光路的视场直径约为2mm，配合成像相机，单张照片的成像视野面积是20X物镜的4倍，所以需要拍摄的照片数量是20X物镜的1/4，大大减少了拍摄照片数量，扫描效率有较大的提升，与其他扫描仪一样，在连续扫描之前需要对整个扫描区域进行焦平面的检测，以判定在扫描过程中物镜的对焦运动轨迹，由于采用的是10倍物镜，景深范围较大，所以对焦点选取可以比20X的物镜少，这里也是可以节省扫描时间，进一步提高设备的扫描效率，同时在光路成像系统3中内嵌有超分辨成像系统，利用多张低分辨率图像获取相关信息，通过重建过程形成高分辨图像，本系统采用的超分辨成像方法为基于深度卷积神经网络(DCNN)的分辨率重建算法，DCNN网络包括两个交替的卷积层、最大化池层、两个全连接层和最后一个分类层。卷积层和最大化池层分别通过连续的卷积和最大池操作生成卷积和最大池特征图。然后，这些特征映射支持从训练集中提取和组合一组适当的图像特征。该算法在大量扫描仪采集的图像集上进行迭代训练，优化更新模型特征参数，得到最终的网络模型。通过神经网路模型对低分辨率图像进行迭代组合最终的到高分辨率图像，实现了以低倍物镜拍摄高清图像，在10倍物镜下成的像分辨率提升至与20倍或者40倍物镜成像分辨率一致同时细节不丢失，使得降低设备的成本，通过软件对高分辨图像与初步扫描图像进行嵌入整合后，进行格式转化，发送到数据云端，方便使用者对数据的存储，传输以及共享的操作，扫描仪使用更加便捷。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.一种超分辨成像数字玻片扫描仪，包括光源系统(9)，其特征在于：所述光源系统(9)的上端面滑动连接有玻片平台(4)，所述玻片平台(4)的侧端面固定连接有Y轴运动模组(5)，所述Y轴运动模组(5)的侧端面设有Y轴驱动电机(6)，且所述Y轴驱动电机(6)驱动Y轴运动模组(5)进行移动，所述Y轴运动模组(5)的下端面滑动连接有X轴运动模组(7)，所述X轴运动模组(7)的侧端面一侧固定连接有X轴驱动电机(8)，且所述X轴驱动电机(8)驱动X轴运动模组(7)进行移动，所述光源系统(9)的背离X轴驱动电机(8)的侧端面一侧设有Z轴对焦模组(11)，所述Z轴对焦模组(11)的上端面转动连接有Z轴驱动电机(12)，所述Z轴对焦模组(11)通过Z轴驱动电机(12)进行驱动，所述Z轴对焦模组(11)的侧端面固定连接有光路成像系统(3)，所述光路成像系统(3)的下端面固定安装有物镜(10)，所述光路成像系统(3)的上端面安装有扫描相机(1)，所述光路成像系统(3)背离Z轴对焦模组(11)的侧端面一侧固定连接有预览相机(2)。
2.根据权利要求1所述的一种超分辨成像数字玻片扫描仪，其特征在于：所述Y轴运动模组(5)，X轴运动模组(7)和Z轴对焦模组(11)通过Y轴驱动电机(6)、X轴驱动电机(8)以及Z轴驱动电机(12)与滚珠丝杆适配驱动Y轴运动模组(5)、X轴运动模组(7)和Z轴对焦模组(11)在相应方向移动。
3.根据权利要求1和2所述的一种超分辨成像数字玻片扫描仪，其特征在于：所述玻片平台(4)通过Y轴运动模组(5)和X轴运动模组(7)在水平方向上进行横向和纵向的位置调节。
4.根据权利要求1和2所述的一种超分辨成像数字玻片扫描仪，其特征在于：所述物镜(10)放大系数具体为10倍，且通过Z轴对焦模组(11)控制物镜(10)与玻片平台(4)的对焦距离，所述物镜(10)的物镜景深大于10um。
5.根据权利要求1所述的一种超分辨成像数字玻片扫描仪，其特征在于：所述玻片平台(4)的上表面夹持有扫描玻片。
6.根据权利要求1所述的一种超分辨成像数字玻片扫描仪，其特征在于：所述X轴运动模组(7)的运动行程大于玻片长度，所述Y轴运动模组(5)的运动行程大于玻片的宽度。
7.一种超分辨成像数字玻片扫描仪的图像处理原理，其特征在于：成像时通过预览相机(2)先对玻片平台(4)中玻片进行初步预览，判定需要扫描的区域位置和大小，之后通过Z轴驱动电机(12)驱动Z轴对焦模组(11)带动物镜(10)调整焦距，并通过扫描相机(1)对玻片进行初步扫描和拼接，扫描完成后使用者可以根据初步扫描的图像对图像需要放大位置进行标记，标记头通过软件并结合预览相机(2)对玻片平台(4)运动路程进行规划，同时通过Y轴运动模组(5)和X轴运动模组(7)带动玻片平台(4)以运动拍摄的方式进行超分辨扫描，扫描后的图片进行拼接分析后，内嵌入初步扫描的图像中，同时图像转换为数字格式上传至数据云端。
8.根据权利要求7所述的一种超分辨成像数字玻片扫描仪，其特征在于：所述运动拍摄包括：按行拍摄、按列拍摄和s型轨迹拍摄。
9.根据权利要求7和8所述的一种超分辨成像数字玻片扫描仪，其特征在于：所述超分辨扫描是通过运动拍摄后得到多组图像，并基于深度卷积神经网络(DCNN)的分辨率重建算法进行迭代组合运算后得到的高分辨率图像。
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2020
- 2020-08-26 CN CN202010872952.8A patent/CN111983797B/zh active Active
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