CN113470166B - 一种用于呈现三维显微图像的方法与设备 - Google Patents
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Abstract
本申请的目的是提供一种用于呈现三维显微视频的方法与设备,包括:获取关于试样的多个三维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息,每个三维显微图像信息均由所述试样的多个子区域对应的显微子图像信息拼合而成;根据各即时粘滞度信息生成对应的粘滞度序列;基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像。本申请能够获取目标试样的多个三维显微图像后,基于粘滞度序列呈现这些三维显微图像,从而为研究人员的数据获取节省大量时间,且不易因遗忘观测错过关键节点,为研究人员提供了良好的使用体验。
Description
技术领域
本申请涉及通信领域,尤其涉及一种用于呈现三维显微图像的技术。
背景技术
显微光学成像,通常也称"光学显微成像",或"光学显微术"(OpticalMicroscopy,或Light Microscopy),是指透过样品或从样品反射回来的可见光,通过一个或多个透镜后,能够得到微小样品的放大图像的技术。所得图像可以通过目镜直接用眼睛观察,也可以用感光板或数字化图像探测器如CCD、CMOS进行记录,还可以在计算机上进行显示和分析处理。当然,通过与摄像装置相结合,还可以录制关于样品在视野范围内的视频等。但是,显微镜能够观察到的视野范围有限,当观察的样品大小超出当前视野范围时,同时仅能观察当前视野下的样品状况,且对于观察到的当前视野中的样品状况,是否包含研究人员关注的特征,肉眼观察效率低且容易出现错漏等。
发明内容
本申请的一个目的是提供一种用于呈现三维显微图像的方法与设备。
根据本申请的一个方面,提供了一种用于呈现三维显微图像的方法,该方法包括:
获取关于试样的多个三维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息,每个三维显微图像信息均由所述试样的多个子区域对应的显微子图像信息拼合而成;
根据各即时粘滞度信息生成对应的粘滞度序列;
基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像。
根据本申请的一个方面,提供了一种用于呈现三维显微图像的设备,该设备包括:
一一装置,用于获取关于试样的多个三维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息,每个三维显微图像信息均由所述试样的多个子区域对应的显微子图像信息拼合而成;
一二装置,用于根据各即时粘滞度信息生成对应的粘滞度序列;
一三装置,用于基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像。
根据本申请的一个方面,提供了一种计算机设备,其中,该设备包括:
处理器;以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如上所述任一方法的操作。
根据本申请的一个方面,提供了一种存储指令的计算机可读介质,所述指令在被执行时使得系统进行如上所述任一方法的操作。
与现有技术相比,本申请能够获取目标试样的多个三维显微图像后,基于粘滞度序列呈现这些三维显微图像,从而为研究人员的数据获取节省大量时间,且不易因遗忘观测错过关键节点。此外,基于本申请,不同研究人员基于已取得的三维显微图像可复现试样关于即时粘滞度信息的变化,为研究人员提供了良好的使用体验。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1示出根据本申请一个实施例的一种用于呈现三维显微图像的方法流程图;
图2示出根据本申请另一个实施例的一种计算设备的功能模块;
图3示出可被用于实施本申请中所述的各个实施例的示例性系统。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步详细描述。
在本申请一个典型的配置中,终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(例如,中央处理器(Central Processing Unit,CPU))、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(Read Only Memory,ROM)或闪存(Flash Memory)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(Phase-Change Memory,PCM)、可编程随机存取存储器(Programmable Random Access Memory,PRAM)、静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory,SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic Random AccessMemory,DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory,CD-ROM)、数字多功能光盘(Digital Versatile Disc,DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。
本申请所指设备包括但不限于用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备通过网络相集成所构成的设备。所述用户设备包括但不限于任何一种可与用户进行人机交互(例如通过触摸板进行人机交互)的移动电子产品,例如智能手机、平板电脑等,所述移动电子产品可以采用任意操作系统,如Android操作系统、iOS操作系统等。其中,所述网络设备包括一种能够按照事先设定或存储的指令,自动进行数值计算和信息处理的电子设备,其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit,ASIC)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、嵌入式设备等。所述网络设备包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云;在此,云由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成,其中,云计算是分布式计算的一种,由一群松散耦合的计算机集组成的一个虚拟超级计算机。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(Ad Hoc网络)等。优选地,所述设备还可以是运行于所述用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备、网络设备、触摸终端或网络设备与触摸终端通过网络相集成所构成的设备上的程序。
当然,本领域技术人员应能理解上述设备仅为举例,其他现有的或今后可能出现的设备如可适用于本申请,也应包含在本申请保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
在本申请的描述中,“多个”的含义是两个或者更多,除非另有明确具体的限定。
图1示出了根据本申请一个方面的一种用于呈现三维显微图像的方法,应用于计算设备,该方法包括步骤S101、步骤S102以及步骤S103。在步骤S101中,计算设备获取关于试样的多个三维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息,每个三维显微图像信息均由所述试样的多个子区域对应的显微子图像信息拼合而成;在步骤S102中,计算设备根据各即时粘滞度信息生成对应的粘滞度序列;在步骤S103中,计算设备基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像。其中,所述计算设备包括但不限于用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备通过网络相集成所构成的设备,所述用户设备包括但不限于任何一种可与用户进行人机交互(例如通过触摸板进行人机交互)的终端,所述网络设备包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云端。
具体而言,在步骤S101中,计算设备获取关于试样的多个三维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息,每个三维显微图像信息均由所述试样的多个子区域对应的显微子图像信息拼合而成。例如,三维显微图像包括基于显微摄像装置(如物镜等)拍摄得到关于试样的三维显微子图像拼合而成的立体图视觉上层次分明的三维图像等,如所述三维显微图像中建立有对应的三维图像坐标系,目标对象对应的轮廓上的各个点在所述三维图像坐标系中存在对应的三维坐标等,且通过特定插件或者应用等,所述三维显微图像可以呈现出所述目标对象不同角度的立体轮廓等。在一些实施方式中,所述三维显微子图像包括关于试样在某一粘滞度信息对应的多个三维子区域图像,所述三维显微子图像信息由所述多个三维子区域图像确定,如所述目标对象每个时刻获取了关于目标对象的多个三维子区域图像,计算设备取多个三维子区域图像中清晰度最高的作为对应的三维显微子图像信息,或者计算设备分别取试样各部分在所述三维子区域图像中最清晰的部分图像合成对应的三维显微子图像;在另一些实施方式中,所述试样的采集区域包括多个子区域,所述多个三维显微子图像信息包括试样在即时粘滞度信息下各个子区域通过显微摄像装置获取的对应的至少一个三维显微子图像信息,所述三维显微图像信息由各子区域对应的三维显微子图像信息合成得到。所述粘滞度信息包括组织液体的流动阻力因素之一,试样的粘滞度信息包括但不限于细菌的培养液的粘滞度信息或者试样本身组织液体的粘滞度信息等。组织液体的粘滞度信息通常通过磁扭流式细胞术进行测量,如通过一个非均匀的磁场对数百个部分镶嵌磁珠的独立细胞,进行同步振荡流变测量。培养液的粘滞度可以通过相应仪器进行测量,如通过搅拌器搅拌培养液并计算搅拌器的阻力从而计算培养液的粘滞度信息等。
在一些实施方式中,所述粘滞度信息针对不同场景有不同的表现形式,如通过体液或者血液中某些物质的含量/浓度来表征粘滞度信息,如单位体积血液中血小板的数量等。另外,还可以通过某些物质的活动特性表征粘滞度,如精液中精子的平均游动速度等。
在步骤S102中,计算设备根据各即时粘滞度信息生成对应的粘滞度序列。例如,所述粘滞度序列包括按照特定顺序进行排列的即时粘滞度信息,如按粘滞度信息的粘滞程度从粘稠到稀释等顺序排列,对应的粘滞度序列可以是按照数值等间隔线性排列或者包含一部分不等间隔的非线性序列等。所述即时粘滞度信息可以是一个粘滞度数值范围还可以是一个具体粘滞数值等,若是数值范围则以该范围中心值及对应邻域表示该即时粘滞度信息,对应邻域的取值为该中心值波长到边界范围的粘滞度取值等。在一些实施方式中,在步骤S102中,计算设备将各即时粘滞度信息按照预设顺序进行排列,以生成对应的粘滞度序列。例如,计算设备中存储有对应的预设顺序,如从粘稠到稀疏的粘滞度排列,或者从稀疏到粘稠的粘滞度排列等,或者其他人为输入的排列顺序等。计算设备按照相应顺序排列对各即时粘滞度信息进行排序,按照预设顺序的排序方向对各即时粘滞度信息排列得到粘滞度序列,并通过该顺序呈现对应的各三维显微图像。在一些实施方式中,在步骤S102中,计算设备获取对应用户关于各即时粘滞度信息的排列操作,生成对应的粘滞度序列。例如,关于即时粘滞度信息的排列,还可以是计算设备呈现该多个三维显微图像及相应的即时粘滞度信息,供用户参考进行排序等操作。计算设备响应于用户对各即时粘滞度信息的排列操作(如用户在可视化界面中输入或者拖动等排列操作等),生成相应的粘滞度序列,从而满足用户的定制化呈现需求。所述粘滞度序列的生成可以是包括所有即时粘滞度信息,还可以是基于用户输入等仅排列用户选中的部分或者全部即时粘滞度信息等。
在步骤S103中,计算设备基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像。例如,各三维显微图像与对应即时粘滞度信息之间存在对应关系,根据粘滞度序列中各即时粘滞度信息的排列呈现对应的三维显微图像信息等,如按照升序或者降序的即时粘滞度信息等依次呈现对应的三维显微图像。如在一些实施方式中,所述步骤S103包括子步骤S1031(未示出)和子步骤S1032(未示出)。在步骤S1031中,计算设备基于所述粘滞度序列生成关于所述多个三维显微图像的相应图像序列;在步骤S1032中,计算设备基于所述图像序列呈现所述多个三维显微图像。在一些实施方式中,在步骤S1031中,计算设备根据所述即时粘滞度信息与相应三维显微图像的对应关系,生成所述粘滞度序列对应的图像序列。例如,各三维显微图像在被采集时存在即时粘滞度信息与之对应,每个三维显微图像记录该图像与对应即时粘滞度信息的映射关系。计算设备生成粘滞度序列后,根据该粘滞度序列中各即时粘滞度信息对三维显微图像进行排序,得到图像序列。计算设备首先根据各即时粘滞度信息随着时间(如播放轴的时间等)变化而将试样的三维显微图像进行排列,获得关于时间的图像序列,再基于该图像序列按照一定时间间隔呈现各三维显微图像,以便后续重复展现试样的图像随时间变化,其中,该时间播放轴的时间变化与对应粘滞度序列中各即时粘滞度信息变化相对应。
在一些实施方式中,所述粘滞度序列中各即时粘滞度排列顺序为非线性排列所述非线性排列包括所述粘滞度序列中相邻即时粘滞度的粘滞度差值不完全相等。例如,所述粘滞度序列包括按照特定顺序进行排列的各即时粘滞度信息的多个粘滞度赋值,如特定顺序包括但不限于粘滞度赋值的大小顺序、采集时间先后顺序或者用户设置的顺序等,如按照大小顺序排列的粘滞度序列20%、25%、30%、33%、35%等,对应的即时粘滞度序列按照顺序排列式,可以是等间隔线性排列的,也可以包含一部分不等间隔的非线性序列;当然,所述粘滞度序列中的每个即时粘滞度赋值可以存在对应的一个或多个三维显微图像信息。当然,根据试样的不同特性,该粘滞度序列的非线性要求也可能不同,具体的,如根据试样不同粘滞度下的变化量计算单位粘滞度变化对应的图像变化量(如图像灰度或者图像像素移动变化等),从而根据预设的单位变化量反向求解粘滞度序列,从而确定该粘滞度序列的非线性排列等。
在一些实施方式中,所述方法还包括步骤S104(未示出),在步骤S104中,计算设备获取对应用户关于所述多个三维显微图像中部分或全部三维显微图像的调控操作,生成对应的调控指令;其中,在步骤S103中,计算设备基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像,并在呈现所述多个三维显微图像过程中执行所述调控指令。例如,所述计算设备可以根据用户需求对呈现的多个三维显微图像中部分或者全部三维显微图像进行调控操作,调控操作包括但不限于对该多个三维显微图像生成的三维显微视频的播放模式、播放速度、试样的呈现姿态信息或者其他参数的调整等,对应的调控指令包括大不限于对三维显微视频信息的播放模式、播放速度、试样的呈现姿态信息以及其他参数的调整指令信息等。计算设备还包括输入装置,用于采集用户设备的输入信息,如触控板、键盘或者鼠标、触摸屏等输入装置,计算设备可以采集用户的触控、点击或者滚动滑轮等调控操作,生成对应的调控指令。
在一些实施方式中,所述调控指令包括调整所述多个三维显微图像中部分或全部三维显微图像中所述试样的呈现姿态信息。例如,所述试样的呈现姿态信息包括在各三维显微图像对应三维坐标系中试样的中心轴与三轴的夹角的单位向量等,所述调控操作可以用于调控该多个三维显微图像中部分或者全部三维显微图像中所述试样的呈现姿态信息,如保持三维显微图像中所述试样的呈现姿态信息相同(如均以正视图呈现等),或者所述试样的呈现姿态信息沿预设规律排列,如从当前视角(如正视图)滚动至另一视角(如俯视图等),并在滚动的过程中呈现所述部分或者全部三维显微图像等。在一些实施方式中,所述部分或全部三维显微图像中所述试样的呈现姿态信息相同。在一些实施方式中,所述部分或全部三维显微图像中所述试样的呈现姿态信息沿预设规律排列。例如,对三维显微图像呈现过程中将部分或者全部三维图像信息的呈现角度从某一个空间角度调整至另一个空间角度,其中,该部分或者全部三维图像的调整包括可以是每一个三维显微图像等间隔角度的调整,或者间隔一定数量的三维显微图像调整一次角度等。
当然,本领域技术人员应能理解上述调控指令仅为举例,其他现有的或今后可能出现的调控指令如可适用于本申请,也应包含在本申请保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
在一些实施方式中,所述调控指令包括所述多个三维显微图像中至少一个三维显微图像的图像标识信息及对应剖面角度信息;其中,所述方法还包括步骤S105(未示出),在步骤S105中,根据所述至少一个三维显微图像的图像标识信息及所述剖面角度信息,获取所述至少一个三维显微图像的剖面图像。例如,所述图像标识信息用于表征各个三维显微图像的唯一性,如图像序列号、图像名称等。所述剖面角度信息包括基于三维显微图像的三维坐标系(如世界坐标系或者像素坐标系等)中用于表示剖面角度的剖面函数或者像素点集等。计算设备可以根据用户输入的至少一个三维显微图像的图像标识信息及剖面角度信息对所述多个三维显微图像中特定的三维显微图像进行剖面处理,得到特定角度的对应的试样的剖面图像,从而供用户进行更细致的研究等,如计算设备可以呈现该剖面图像或者将剖面图像传输至用户的用户设备等。
在一些实施方式中,在步骤S101中,计算设备向对应显微设备发送关于试样的采集指令,其中,所述采集指令用于控制所述显微设备采集与当前即时粘滞度信息对应的、关于试样的多个子区域的显微子图像;接收所述显微设备发送的关于所述试样的多个子区域的显微子图像,基于各子区域的显微子图像拼合成关于试样的多个三维显微图像,其中,每个三维显微图像中包含的显微子图像被采集时的即时粘滞度信息相同。例如,计算设备与对应显微设备建立通信连接,通过该通信连接向显微设备发送对应采集指令,该采集指令用于向显微设备请求当前即时粘滞度信息对应的采集图像数据,在一些实施方式中,该采集图像数据包括试样的一个或多个子区域对应的显微子图像等。显微设备接收该采集指令后对当前环境中试样进行采集,获取关于试样的多个子区域的显微子图像,并将该多个显微子图像返回至计算设备。或者,显微设备根据多个子区域的显微子图像确定当前即时粘滞度信息下的三维显微图像,并将该三维显微图像返回至计算设备等。
所述采集指令用于控制所述显微设备,以使所述显微设备的物镜相对于所述试样产生相对运动,并在所述相对运动的过程中通过所述显微设备采集关于所述试样的显微子图像信息,所述相对运动包括所述物镜在盛放所述试样的载物台对应平面方向上相对于所述载物台的相对平面运动,以及所述物镜在所述载物台对应平面的垂直方向上相对于所述载物台的相对往返运动,所述相对运动的过程中所述相对平面运动与所述相对往返运动至少部分重叠。在此,所述显微设备包括但不限于由一个透镜或几个透镜的组合构成、用于放大微小物体成为人的肉眼能够看到的一种光学仪器,包括但不限于光学显微镜、电子显微镜、视频显微镜等。所述显微设备通常与摄像系统、用户设备等相结合,达到对被测物体的放大观察的目的,将显微镜下得到的图像通过小孔成像的原理,投影到感光照片上,从而得到当前物镜对应视野下的显微子图像信,或者直接将照相机与显微镜对接,拍摄对应的显微子图像信息。
其中,显微设备包括控制系统,用于控制显微设备的物镜和/或载物台等移动,如将物镜所在的镜筒与镜臂通过移动装置相连接,通过控制移动装置控制镜臂的移动从而达到移动物镜的效果,移动装置与位移传感器相连,所述位移传感器包括但不限于丝杆、光栅尺等;同理,所述载物台与镜座通过移动装置相连接,通过控制移动装置控制字啊舞台的移动,所述试样固定于所述载物台上。显微设备中所述物镜相对于所述试样的相对运动,可以是单独通过控制物镜的移动完成或者单独通过控制载物台的移动完成,还可以是通过同时控制物镜和载物台达到相对运动的效果。所述显微设备还包括摄像装置,用于采集关于试样的显微子图像信息,在此,每个显微子图像信息的分辨率一致,根据物镜的倍率确定每个像素的大小,从而确定每个显微子图像信息的大小,将每个显微子图像信息对应在所述试样范围的实际大小作为单位范围。所述图像采集指令信息用于控制所述显微设备,所述显微设备根据该图像采集指令信息调节对应的控制系统,使得所述显微设备的物镜相对于所述试样产生相对运动,如以试样或者载物台中心为原点建立的空间坐标系,在载物台所在的平面内,分别建立对应的X轴和Y轴,在垂直载物台所在平面的方向上,建立对应的Z轴,该空间坐标系的原点随着试样或者载物台的中心移动而移动,对应的相对平面移动为所述物镜在该坐标系中的在X0Y对应平面上的运动,对应的相对往返运动为所述物镜在该坐标系中Z轴方向上的往返运动等;所述相对平面运动用于调整所述物镜拍摄的试样的区域,从而改变当前拍摄的显微子图像信息对应在试样中的区域;所述相对往返运动用于调整所述物镜相对于所述试样的高度,从而改变当前拍摄显微子图像信息的焦面在所述试样中对应的高度。显微设备通过控制镜筒上下运动达到相对往返运动,通过控制载物台在X轴方向和Y轴方向上的运动达到相对平面运动等,当然,本领域技术人员应能理解上述相对运动方式仅为举例,其他现有的或今后可能出现的相对运动方式如可适用于本申请,也应包含在本申请保护范围以内,并在此以引用方式包含于此。
在所述相对运动过程中所述相对平面运动与所述相对往返运动至少部分重叠。例如,所述相对运动过程中所述相对平面运动与所述相对往返运动同时进行,如在控制载物台在平面方向上运动的同时,还控制镜筒使得物镜在Z轴方向上进行往返运动,从而达到在拍摄的显微子图像信息的区域在所述试样的整体范围内变动的同时,该显微子图像信息的焦面在试样中的高度也往返变动等。在所述相对运动过程中所述相对平面运动与相对往返运动未重叠时,可以是仅有对应的相对平面运动,或者是仅有对应的相对往返运动;例如,在某些情况下,基于用户的需求在试样的周边区域仅通过相对平面运动进行采集,在试样的中心区域通过相对平面运动与相对往返运动的重叠进行采集,在试样中用户圈出(例如,通过观察低倍物镜下的显微图像,在该显微图像中标记相关区域等)的重点区域通过相对往返运动进行采集等。本方案通过将相对平面运动与相对往返运动相组合,从而实现用户不同需求下兼顾效率与精度,实现采集效率与采集精度的平衡,为用户提供更多优化的采集方案,提升用户的使用体验。
在一些实施方式中,所述方法还包括步骤S106(未示出),在步骤S106中,计算设备向对应粘滞度控制设备发送关于当前即时粘滞度信息的粘滞度调控指令,其中,所述粘滞度调控指令包括目标即时粘滞度信息,所述粘滞度调控指令用于将所述当前即时粘滞度信息调控至所述目标即时粘滞度信息。例如,所述计算设备与粘滞度控制设备建立通信连接,该粘滞度控制设备用于控制试样当前的粘滞度信息,如细菌培养液的粘滞度信息或者当前试样(如血液样本)本身的粘滞度信息等。具体地,对于细菌培养液的粘滞度信息的调整可以是对细菌培养液进行稀释或者混入高浓度培养液增加粘滞度等;对于当前喂养的小白鼠的血液样本的粘滞度可以通过调节对小白鼠的投喂饲料改变血液样本的粘滞度信息等。该粘滞度控制设备可以直接与计算设备建立通信连接,或者通过显微设备与计算设备建立通信连接等。计算设备通过向对应粘滞度控制设备发送试样的标识信息(如试样的名称、唯一编码等)及目标即时粘滞度信息,粘滞度控制设备根据试样的标识信息查询当前试样的当前即时粘滞度信息,并将当前即时粘滞度信息调整至目标即时粘滞度信息,该调整操作可以是短时间内完成,也可以是经过一定时长(如一天、一周等)等进行调整等。
在一些实施方式中,所述多个三维显微图像中每个三维显微图像对应的多个子区域包括三维呈现区域和二维呈现区域;其中,在步骤S101中,获取所述试样在所述三维呈现区域的多个部分三维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息;获取所述试样在所述二维呈现区域的多个部分二维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息;根据所述多个部分三维显微图像和所述多个部分二维显微图像拼合得到多个综合显微图像,其中,每个综合显微图像包括所述多个部分三维显微图像之一和所述多个部分二维显微图像之一,且所述多个部分三维显微图像之一和所述多个部分二维显微图像之一的即时粘滞度信息相同。例如,所述多个部分三维显微图像信息包含关于所述试样不同焦面高度下对应的显微子图像信息,用于生成部分区域中的三维图像,当然,这些不同焦面高度下的部分三维显微图像信息也可以生成二维图像。所述试样的整体区域包括三维呈现区域和二维呈现区域,生成的关于所述试样的综合显微图像信息中在所述三维呈现区域呈现三维影像,在所述二维呈现区域呈现二维影像,所述二维影像与三维影像在交界处拼接,二维影像的显示高度与三维影像中某一高度值所在平面对齐。所述综合显微图像信息包括关于所述整体区域中三维呈现区域的三维图像,以及所述整体区域中除所述三维呈现区域外的二维呈现区域的二维图像。例如,设备获取该多个显微子图像信息,并根据所述显微子图像信息生成关于试样的综合显微图像信息,其中,二维图像包括由像素点按照图像坐标排列行程的显微图像;例如,通过提取出各显微子图像信息中较清晰的像素点,并基于这些像素点进行景深融合,从而得到对应二维显微图像信息。还如,三维显微图像包括关于目标对象的立体图视觉上层次分明色彩鲜艳,具有很强的视觉冲击力的三维图像等,该三维显微图像包括目标对象的整体轮廓的三维坐标信息,如所述三维显微图像信息中建立有对应的三维图像坐标系,目标对象对应的轮廓上的各个点在所述三维图像坐标系中存在对应的三维坐标等,且通过特定插件或者应用等,所述三维显微图像信息可以呈现出所述目标对象不同角度的立体轮廓等;例如,通过提取出各显微子图像中较清晰的像素点,并根据像素点的空间坐标信息等建立对应空间关系,从而进行图像融合生成对应的三维显微图像信息,在此,三维显微图像信息仅能够基于重叠部分的不同高度下的显微子图像信息生成。又如,综合显微图像信息包括关于目标图像的三维呈现区域通过三维图像的形式呈现,二维呈现区域通过二维图像的形式呈现,对应二维图像呈现的基准面与三维图像中高度为零的平面平齐,当然,该二维图像的基准面可以基于用户的设置于三维图像中某高度对应的平面对齐等。例如,部分区域对应的多个显微子图像信息中拥有不同焦面高度下的显微子图像信息,能够生成对应的三维显微图像信息,其他部分的显微子图像信息可以生成对应的二维显微图像信息,基于图像匹配,匹配三维显微图像信息与二维显微图像信息的边界,并基于三维显微图像信息的零基准平面进行图像融合等。
在一些实施方式中,所述多个三维显微图像呈现于对应显示装置;其中,所述方法还包括步骤S107(未示出),在步骤S107中,通过所述显示装置同时呈现至少一个其他三维显微图像,其中,每个其他三维显微图像分别对应被采集时的同一类型的显微参数信息,每个其他三维显微图像对应的显微参数信息的赋值不完全相同,所述即时粘滞度信息属于所述显微参数信息的一种类型。例如,所述显微参数信息包括但不限于:拍摄时间信息;焦面高度信息;旋转角度信息;俯仰角度信息;偏航角度信息;照明灯光亮度信息;照明灯光颜色信息;温度信息;湿度信息;PH值信息;荧光波段信息;偏振光角度信息;DIC旋转角信息,粘滞度信息。例如,所述显微参数信息包括目标对象所处的显微系统中可用于连续渐变的自变量参数,该参数的赋值可以一个具体的数值,或者是一个区间,如[T-t0,T+t0]对应的区间等。所述至少一个其他三维显微图像的呈现可以是动态呈现(如随着多个三维显微图像的呈现而循环播放等),也可是静态呈现(如在呈现多个三维显微图像过程中以小窗形式对比呈现一个其他三维显微图像等),还可以是部分动态呈现部分静态呈现等。
在一些实施方式中,所述至少一个其他三维显微图像包括多个其他三维显微图像,所述多个其他显微图像的图像数量与所述多个三维显微图像的图像数量相同;所述方法还包括步骤S108(未示出),在步骤S108中,通过所述显示装置同时呈现所述多个三维显微图像及所述多个其他三维显微图像,其中,所述其他三维显微图像的显微参数序列与所述粘滞度序列的播放节点相同。例如,所述多个其他三维显微图像在拍摄时是根据对应显微参数信息进行拍摄的,多个所述显微参数信息能够组成显微参数序列,显微参数序列包括该显微参数信息的多个赋值,该赋值根据摄像装置获取拍摄图像时刻该子区域对应参数的值确定,所述显微参数信息在拍摄过程中通常是在一定范围内进行变化的,对应摄像装置在变化过程中拍摄关于子区域的拍摄图像,在拍摄时记录该时间节点是子区域的拍摄时该显微参数信息的变量值,将该变量值作为显微参数信息的赋值。所述显微参数序列是根据对应显微参数信息的多个赋值按照特定顺序排列确定的,其中,多个赋值与显微参数信息在渐变过程中对应显微图像信息的拍摄时刻相对应,基于各显微图像信息在拍摄时对应的赋值以及显微参数序列信息,通过显示装置可以在呈现多个三维显微图像的过程中同步呈现多个其他三维显微图像。例如,在当前显示屏中分为多个区域(可以等分,也可以根据需求划分大小等),在多个区域同步呈现对应的多个三维显微图像和多个其他三维显微图像,且每个三维显微图像在同一时刻的播放轴中对应的播放时刻相同。该显微参数信息可以是即时粘滞度信息,也可以是除即时粘滞度信息之外的其他显微参数信息等。
在一些实施方式中,所述方法还包括步骤S109(未示出),在步骤S109中,获取所述多个三维显微图像中每个三维显微图像对应的前序图像变量信息,其中,所述前序图像变量信息包括对应三维显微图像与所述粘滞度序列中前一个即时粘滞度信息对应的三维显微图像的图像变量信息。例如,所述图像变量信息包括当前三维图像信息与前序三维显微图像之间的图像像素对比,具体对比参数如像素灰度值、对比度等。如通过将当前三维显微图像与前一三维显微图像的像素灰度进行比较,得到对应像素灰度差值分布等,将像素灰度差值分布作为前序图像变量信息,具体地可以通过一阶导数或者二阶导数等表达形式表示该前序图像变量信息的变量分布。通过该前序图像变量信息可以确定粘滞度序列中间隔图像之间的变化程序,从而对试样的变化程度进行描述,供用户观察研究等。
在一些实施方式中,所述方法还包括步骤S110(未示出),在步骤S110中,获取所述试样的目标特征信息,其中,所述目标特征信息包括图像灰度范围及灰度分布信息;根据所述目标特征信息识别所述多个三维显微图像中包含所述目标特征信息的目标三维显微图像及所述目标三维显微图像的识别区域。例如,粘滞度不同,试样对应的图像灰度也会变化,针对特定灰度值可以识别图像中粘滞度异常区域,从而识别试样的特定区域。目标特征信息包括图像灰度取值范围及对应像素点的位置分布等,如所述位置分布包括目标模板对应的特征点的位置信息或者特征点位置之间的关联关系等。该目标特征信息可以是基于用户的输入信息(如选中操作、输入关键字段或者导入目标特征等)确定的,基于对应的目标特征信息,对多个三维显微图像中每一个三维显微图像通过计算机视觉算法进行图像识别,确定多个三维显微图像中是否存在包含目标特征信息的目标三维显微图像,若包含,则确定对应目标三维显微图像中目标特征信息的图像位置,将该图像位置确定为对应识别区域。或者,计算设备利用人工智能算法对三维显微图像中的目标特征信息进行识别,如在一些实施方式中,计算设备利用目标特征信息相关的训练样本进行模型训练建立对应的深度学习模型,并将所述多个三维显微图像输入所述深度学习模型,识别包含所述目标特征信息的目标三维显微图像。例如,计算设备建立人工智能算法对应的深度学习模型,基于该深度学习模型对多个三维显微图像中包含目标特征信息的图像帧进行识别,如计算设备利用目标特征信息相关的训练样本(如从网络上抓取的、用户输入或者接收其他设备发送的相关图像等),基于对应训练样本进行训练,从而建立目标特征信息对应的深度学习模型,随后,将多个三维显微图像输入该深度学习模型,识别该多个三维显微图像中包含目标特征信息的目标三维显微图像并输出对应识别区域等。
上文主要对本申请的一种用于呈现三维显微图像的方法的各实施例进行介绍,此外,本申请还提供了能够实施上述各实施例的设备,下面我们结合图2进行介绍。
图2示出了根据本申请一个方面的一种用于呈现三维显微图像的计算设备100,该设备包括一一模块101、一二模块102以及一三模块103。一一模块101,用于获取关于试样的多个三维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息,每个三维显微图像信息均由所述试样的多个子区域对应的显微子图像信息拼合而成;一二模块102,用于根据各即时粘滞度信息生成对应的粘滞度序列;一三模块103,用于基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像。
在一些实施方式中,一二模块102,用于将各即时粘滞度信息按照预设顺序进行排列,以生成对应的粘滞度序列。在一些实施方式中,一二模块102,用于获取对应用户关于各即时粘滞度信息的排列操作,生成对应的粘滞度序列。
一三模块103,用于基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像。如在一些实施方式中,所述一三模块103包括一三一单元(未示出)和一三二单元(未示出)。一三一单元,用于基于所述粘滞度序列生成关于所述多个三维显微图像的相应图像序列;一三二单元,用于基于所述图像序列呈现所述多个三维显微图像。在一些实施方式中,一三一单元,用于根据所述即时粘滞度信息与相应三维显微图像的对应关系,生成所述粘滞度序列对应的图像序列。在一些实施方式中,所述粘滞度序列中各即时粘滞度排列顺序为非线性排列。
在此,所述图2示出的一一模块101、一二模块102以及一三模块103对应的具体实施方式与前述图1示出的步骤S101、步骤S102以及步骤S103的实施例相同或相似,因而不再赘述,以引用的方式包含于此。
在一些实施方式中,所述设备还包括一四模块(未示出),用于获取对应用户关于所述多个三维显微图像中部分或全部三维显微图像的调控操作,生成对应的调控指令;其中,一三模块103,用于基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像,并在呈现所述多个三维显微图像过程中执行所述调控指令。在一些实施方式中,所述调控指令包括调整所述多个三维显微图像中部分或全部三维显微图像中所述试样的呈现姿态信息。在一些实施方式中,所述部分或全部三维显微图像中所述试样的呈现姿态信息沿预设规律排列。在一些实施方式中,所述调控指令包括所述多个三维显微图像中至少一个三维显微图像的图像标识信息及对应剖面角度信息;其中,所述设备还包括一五模块(未示出),用于根据所述至少一个三维显微图像的图像标识信息及所述剖面角度信息,获取所述至少一个三维显微图像的剖面图像。
在此,所述一四模块、一五模块对应的具体实施方式与前述步骤S104、S105的实施例相同或相似,因而不再赘述,以引用的方式包含于此。
在一些实施方式中,一一模块101,用于向对应显微设备发送关于试样的采集指令,其中,所述采集指令用于控制所述显微设备采集与当前即时粘滞度信息对应的、关于试样的多个子区域的显微子图像;接收所述显微设备发送的关于所述试样的多个子区域的显微子图像,基于各子区域的显微子图像拼合成关于试样的多个三维显微图像,其中,每个三维显微图像中包含的显微子图像被采集时的即时粘滞度信息相同。在一些实施方式中,所述设备还包括一六模块(未示出),用于向对应粘滞度控制设备发送关于当前即时粘滞度信息的粘滞度调控指令,其中,所述粘滞度调控指令包括目标即时粘滞度信息,所述粘滞度调控指令用于将所述当前即时粘滞度信息调控至所述目标即时粘滞度信息。
在此,所述一六模块对应的具体实施方式与前述步骤S106的实施例相同或相似,因而不再赘述,以引用的方式包含于此。
在一些实施方式中,所述多个三维显微图像中每个三维显微图像对应的多个子区域包括三维呈现区域和二维呈现区域;其中,所述一一模块,用于获取所述试样在所述三维呈现区域的多个部分三维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息;获取所述试样在所述二维呈现区域的多个部分二维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息;根据所述多个部分三维显微图像和所述多个部分二维显微图像拼合得到多个综合显微图像,其中,每个综合显微图像包括所述多个部分三维显微图像之一和所述多个部分二维显微图像之一,且所述多个部分三维显微图像之一和所述多个部分二维显微图像之一的即时粘滞度信息相同。
在一些实施方式中,所述多个三维显微图像呈现于对应显示装置;其中,所述设备还包括一七模块(未示出),用于通过所述显示装置同时呈现至少一个其他三维显微图像,其中,每个其他三维显微图像分别对应被采集时的同一类型的显微参数信息,每个其他三维显微图像对应的显微参数信息的赋值不完全相同,所述即时粘滞度信息属于所述显微参数信息的一种类型。
在一些实施方式中,所述至少一个其他三维显微图像包括多个其他三维显微图像,所述多个其他显微图像的图像数量与所述多个三维显微图像的图像数量相同;所述设备还包括一八模块(未示出),用于通过所述显示装置同时呈现所述多个三维显微图像及所述多个其他三维显微图像,其中,所述其他三维显微图像的显微参数序列与所述粘滞度序列的播放节点相同。
在一些实施方式中,所述设备还包括一九模块(未示出),用于获取所述多个三维显微图像中每个三维显微图像对应的前序图像变量信息,其中,所述前序图像变量信息包括对应三维显微图像与所述粘滞度序列中前一个即时粘滞度信息对应的三维显微图像的图像变量信息。
在一些实施方式中,所述设备还包括一十模块(未示出),用于获取所述试样的目标特征信息,其中,所述目标特征信息包括图像灰度范围及灰度分布信息;根据所述目标特征信息识别所述多个三维显微图像中包含所述目标特征信息的目标三维显微图像及所述目标三维显微图像的识别区域。
在此,所述一七模块至一十模块对应的具体实施方式与前述步骤S107-S110的实施例相同或相似,因而不再赘述,以引用的方式包含于此。
除上述各实施例介绍的方法和设备外,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机代码,当所述计算机代码被执行时,如前任一项所述的方法被执行。
本申请还提供了一种计算机程序产品,当所述计算机程序产品被计算机设备执行时,如前任一项所述的方法被执行。
本申请还提供了一种计算机设备,所述计算机设备包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个计算机程序;
当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如前任一项所述的方法。
图3示出了可被用于实施本申请中所述的各个实施例的示例性系统;
如图3所示在一些实施例中,系统300能够作为各所述实施例中的任意一个上述设备。在一些实施例中,系统300可包括具有指令的一个或多个计算机可读介质(例如,系统存储器或NVM/存储设备320)以及与该一个或多个计算机可读介质耦合并被配置为执行指令以实现模块从而执行本申请中所述的动作的一个或多个处理器(例如,(一个或多个)处理器305)。
对于一个实施例,系统控制模块310可包括任意适当的接口控制器,以向(一个或多个)处理器305中的至少一个和/或与系统控制模块310通信的任意适当的设备或组件提供任意适当的接口。
系统控制模块310可包括存储器控制器模块330,以向系统存储器315提供接口。存储器控制器模块330可以是硬件模块、软件模块和/或固件模块。
系统存储器315可被用于例如为系统300加载和存储数据和/或指令。对于一个实施例,系统存储器315可包括任意适当的易失性存储器,例如,适当的DRAM。在一些实施例中,系统存储器315可包括双倍数据速率类型四同步动态随机存取存储器(DDR4SDRAM)。
对于一个实施例,系统控制模块310可包括一个或多个输入/输出(I/O)控制器,以向NVM/存储设备320及(一个或多个)通信接口325提供接口。
例如,NVM/存储设备320可被用于存储数据和/或指令。NVM/存储设备320可包括任意适当的非易失性存储器(例如,闪存)和/或可包括任意适当的(一个或多个)非易失性存储设备(例如,一个或多个硬盘驱动器(HDD)、一个或多个光盘(CD)驱动器和/或一个或多个数字通用光盘(DVD)驱动器)。
NVM/存储设备320可包括在物理上作为系统300被安装在其上的设备的一部分的存储资源,或者其可被该设备访问而不必作为该设备的一部分。例如,NVM/存储设备320可通过网络经由(一个或多个)通信接口325进行访问。
(一个或多个)通信接口325可为系统300提供接口以通过一个或多个网络和/或与任意其他适当的设备通信。系统300可根据一个或多个无线网络标准和/或协议中的任意标准和/或协议来与无线网络的一个或多个组件进行无线通信。
对于一个实施例,(一个或多个)处理器305中的至少一个可与系统控制模块310的一个或多个控制器(例如,存储器控制器模块330)的逻辑封装在一起。对于一个实施例,(一个或多个)处理器305中的至少一个可与系统控制模块310的一个或多个控制器的逻辑封装在一起以形成系统级封装(SiP)。对于一个实施例,(一个或多个)处理器305中的至少一个可与系统控制模块310的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上。对于一个实施例,(一个或多个)处理器305中的至少一个可与系统控制模块310的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上以形成片上系统(SoC)。
在各个实施例中,系统300可以但不限于是:服务器、工作站、台式计算设备或移动计算设备(例如,膝上型计算设备、手持计算设备、平板电脑、上网本等)。在各个实施例中,系统300可具有更多或更少的组件和/或不同的架构。例如,在一些实施例中,系统300包括一个或多个摄像机、键盘、液晶显示器(LCD)屏幕(包括触屏显示器)、非易失性存储器端口、多个天线、图形芯片、专用集成电路(ASIC)和扬声器。
需要注意的是,本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施,例如,可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中,本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地,本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中,例如,RAM存储器,磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外,本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现,例如,作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
另外,本申请的一部分可被应用为计算机程序产品,例如计算机程序指令,当其被计算机执行时,通过该计算机的操作,可以调用或提供根据本申请的方法和/或技术方案。本领域技术人员应能理解,计算机程序指令在计算机可读介质中的存在形式包括但不限于源文件、可执行文件、安装包文件等,相应地,计算机程序指令被计算机执行的方式包括但不限于:该计算机直接执行该指令,或者该计算机编译该指令后再执行对应的编译后程序,或者该计算机读取并执行该指令,或者该计算机读取并安装该指令后再执行对应的安装后程序。在此,计算机可读介质可以是可供计算机访问的任意可用的计算机可读存储介质或通信介质。
通信介质包括藉此包含例如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据的通信信号被从一个系统传送到另一系统的介质。通信介质可包括有导的传输介质(诸如电缆和线(例如,光纤、同轴等))和能传播能量波的无线(未有导的传输)介质,诸如声音、电磁、RF、微波和红外。计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据可被体现为例如无线介质(诸如载波或诸如被体现为扩展频谱技术的一部分的类似机制)中的已调制数据信号。术语“已调制数据信号”指的是其一个或多个特征以在信号中编码信息的方式被更改或设定的信号。调制可以是模拟的、数字的或混合调制技术。
作为示例而非限制,计算机可读存储介质可包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据的信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动的介质。例如,计算机可读存储介质包括,但不限于,易失性存储器,诸如随机存储器(RAM,DRAM,SRAM);以及非易失性存储器,诸如闪存、各种只读存储器(ROM,PROM,EPROM,EEPROM)、磁性和铁磁/铁电存储器(MRAM,FeRAM);以及磁性和光学存储设备(硬盘、磁带、CD、DVD);或其它现在已知的介质或今后开发的能够存储供计算机系统使用的计算机可读信息/数据。
在此,根据本申请的一个实施例包括一个装置,该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器,其中,当该计算机程序指令被该处理器执行时,触发该装置运行基于前述根据本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言,显然本申请不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本申请。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤,单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一,第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
Claims (19)
1.一种用于呈现三维显微图像的方法,其中,所述方法包括:
获取关于试样的多个三维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息,每个三维显微图像均由所述试样的多个子区域对应的显微子图像拼合而成;
根据各即时粘滞度信息生成对应的粘滞度序列;
基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像;
其中,所述多个三维显微图像中每个三维显微图像对应的多个子区域包括三维呈现区域和二维呈现区域;其中,所述获取关于试样的多个三维显微图像,包括:
获取所述试样在所述三维呈现区域的多个部分三维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息;
获取所述试样在所述二维呈现区域的多个部分二维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息;
根据所述多个部分三维显微图像和所述多个部分二维显微图像拼合得到多个综合显微图像,其中,每个综合显微图像包括所述多个部分三维显微图像之一和所述多个部分二维显微图像之一,且所述多个部分三维显微图像之一和所述多个部分二维显微图像之一的即时粘滞度信息相同。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像,包括:
基于所述粘滞度序列生成关于所述多个三维显微图像的相应图像序列;
基于所述图像序列呈现所述多个三维显微图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述基于所述粘滞度序列生成关于所述多个三维显微图像的相应图像序列,包括:
根据所述即时粘滞度信息与相应三维显微图像的对应关系,生成所述粘滞度序列对应的图像序列。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据各即时粘滞度信息生成对应的粘滞度序列,包括:
将各即时粘滞度信息按照预设顺序进行排列,以生成对应的粘滞度序列。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据各即时粘滞度信息生成对应的粘滞度序列,包括:
获取对应用户关于各即时粘滞度信息的排列操作,生成对应的粘滞度序列。
6.根据权利要求4或5所述的方法,其中,所述粘滞度序列中各即时粘滞度排列顺序为非线性排列,所述非线性排列包括所述粘滞度序列中相邻即时粘滞度的粘滞度差值不完全相等。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
获取对应用户关于所述多个三维显微图像中部分或全部三维显微图像的调控操作,生成对应的调控指令;
其中,所述基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像,包括:
基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像,并在呈现所述多个三维显微图像过程中执行所述调控指令。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述调控指令包括调整所述多个三维显微图像中部分或全部三维显微图像中所述试样的呈现姿态信息。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,所述部分或全部三维显微图像中所述试样的呈现姿态信息沿预设规律排列。
10.根据权利要求7所述的方法,其中,所述调控指令包括所述多个三维显微图像中至少一个三维显微图像的图像标识信息及对应剖面角度信息;其中,所述方法还包括:
根据所述至少一个三维显微图像的图像标识信息及所述剖面角度信息,获取所述至少一个三维显微图像的剖面图像。
11.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获取关于试样的多个三维显微图像,包括:
向对应显微设备发送关于试样的采集指令,其中,所述采集指令用于控制所述显微设备采集与当前即时粘滞度信息对应的、关于试样的多个子区域的显微子图像;
接收所述显微设备发送的关于所述试样的多个子区域的显微子图像,基于各子区域的显微子图像拼合成关于试样的多个三维显微图像,其中,每个三维显微图像中包含的显微子图像被采集时的即时粘滞度信息相同。
12.根据权利要求11所述的方法,其中,所述方法还包括:
向对应粘滞度控制设备发送关于当前即时粘滞度信息的粘滞度调控指令,其中,所述粘滞度调控指令包括目标即时粘滞度信息,所述粘滞度调控指令用于将所述当前即时粘滞度信息调控至所述目标即时粘滞度信息。
13.根据权利要求1所述的方法,其中,所述多个三维显微图像呈现于对应显示装置;其中,所述方法还包括:
通过所述显示装置同时呈现至少一个其他三维显微图像,其中,每个其他三维显微图像分别对应被采集时的同一类型的显微参数信息,所述至少一个其他三维显微图像中每个其他三维显微图像对应的显微参数信息的赋值至少部分不同,所述即时粘滞度信息属于所述显微参数信息的一种类型。
14.根据权利要求13所述的方法,其中,所述至少一个其他三维显微图像包括多个其他三维显微图像,所述多个其他显微图像的图像数量与所述多个三维显微图像的图像数量相同;所述方法还包括:
通过所述显示装置同时呈现所述多个三维显微图像及所述多个其他三维显微图像,其中,所述其他三维显微图像的显微参数序列与所述粘滞度序列的播放节点相同。
15.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
获取所述多个三维显微图像中每个三维显微图像对应的前序图像变量信息,其中,所述前序图像变量信息包括对应三维显微图像与所述粘滞度序列中前一个即时粘滞度信息对应的三维显微图像的图像变量信息。
16.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
获取所述试样的目标特征信息,其中,所述目标特征信息包括图像灰度范围及灰度分布信息;
根据所述目标特征信息识别所述多个三维显微图像中包含所述目标特征信息的目标三维显微图像及所述目标三维显微图像的识别区域。
17.一种用于呈现三维显微图像的设备,其中,所述设备包括:
一一装置,用于获取关于试样的多个三维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息,每个三维显微图像均由所述试样的多个子区域对应的显微子图像拼合而成;
一二装置,用于根据各即时粘滞度信息生成对应的粘滞度序列;
一三装置,用于基于所述粘滞度序列呈现所述多个三维显微图像;
其中,所述多个三维显微图像中每个三维显微图像对应的多个子区域包括三维呈现区域和二维呈现区域;其中,所述获取关于试样的多个三维显微图像,包括:
获取所述试样在所述三维呈现区域的多个部分三维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息;
获取所述试样在所述二维呈现区域的多个部分二维显微图像,其中,每个三维显微图像分别对应该显微图像被采集时的即时粘滞度信息;
根据所述多个部分三维显微图像和所述多个部分二维显微图像拼合得到多个综合显微图像,其中,每个综合显微图像包括所述多个部分三维显微图像之一和所述多个部分二维显微图像之一,且所述多个部分三维显微图像之一和所述多个部分二维显微图像之一的即时粘滞度信息相同。
18.一种计算机设备,其中,该设备包括:
处理器;以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1至16中任一项所述方法的操作。
19.一种存储指令的计算机可读介质,所述指令在被执行时使得系统进行执行如权利要求1至16中任一项所述方法的操作。
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Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6724419B1 (en) * | 1999-08-13 | 2004-04-20 | Universal Imaging Corporation | System and method for acquiring images at maximum acquisition rate while asynchronously sequencing microscope devices |
JP2004325423A (ja) * | 2003-04-23 | 2004-11-18 | Kaname Wakasugi | 液体のレオロジー測定方法及びその装置 |
JP2006171574A (ja) * | 2004-12-17 | 2006-06-29 | Olympus Corp | 顕微鏡画像処理方法、顕微鏡画像処理プログラムおよび顕微鏡システム |
JP2008275762A (ja) * | 2007-04-26 | 2008-11-13 | Olympus Corp | レーザ顕微鏡とその画像表示方法 |
JP2011002341A (ja) * | 2009-06-18 | 2011-01-06 | Olympus Corp | 顕微鏡システム、標本観察方法およびプログラム |
US8976190B1 (en) * | 2013-03-15 | 2015-03-10 | Pme Ip Australia Pty Ltd | Method and system for rule based display of sets of images |
CN108037191A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-15 | 南京大学 | 一种基于虚拟仪器的多参数谐波成像超声显微镜 |
DE102018105308A1 (de) * | 2018-03-08 | 2019-09-12 | Carl Zeiss Microscopy Gmbh | Mikroskop und Verfahren zum Mikroskopieren einer Probe für die Darstellung von Bildern mit erweiterter Schärfentiefe oder dreidimensionalen Bildern |
CN112505910A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-03-16 | 平湖莱顿光学仪器制造有限公司 | 用显微镜拍摄试样图像的方法、系统、设备及介质 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5438962B2 (ja) * | 2008-12-25 | 2014-03-12 | シスメックス株式会社 | 細胞画像表示装置 |
JP6818492B2 (ja) * | 2015-10-05 | 2021-01-20 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
-
2021
- 2021-06-28 CN CN202110716262.8A patent/CN113470166B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6724419B1 (en) * | 1999-08-13 | 2004-04-20 | Universal Imaging Corporation | System and method for acquiring images at maximum acquisition rate while asynchronously sequencing microscope devices |
JP2004325423A (ja) * | 2003-04-23 | 2004-11-18 | Kaname Wakasugi | 液体のレオロジー測定方法及びその装置 |
JP2006171574A (ja) * | 2004-12-17 | 2006-06-29 | Olympus Corp | 顕微鏡画像処理方法、顕微鏡画像処理プログラムおよび顕微鏡システム |
JP2008275762A (ja) * | 2007-04-26 | 2008-11-13 | Olympus Corp | レーザ顕微鏡とその画像表示方法 |
JP2011002341A (ja) * | 2009-06-18 | 2011-01-06 | Olympus Corp | 顕微鏡システム、標本観察方法およびプログラム |
US8976190B1 (en) * | 2013-03-15 | 2015-03-10 | Pme Ip Australia Pty Ltd | Method and system for rule based display of sets of images |
CN108037191A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-15 | 南京大学 | 一种基于虚拟仪器的多参数谐波成像超声显微镜 |
DE102018105308A1 (de) * | 2018-03-08 | 2019-09-12 | Carl Zeiss Microscopy Gmbh | Mikroskop und Verfahren zum Mikroskopieren einer Probe für die Darstellung von Bildern mit erweiterter Schärfentiefe oder dreidimensionalen Bildern |
CN112505910A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-03-16 | 平湖莱顿光学仪器制造有限公司 | 用显微镜拍摄试样图像的方法、系统、设备及介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
共聚焦激光扫描显微镜在法医病理学中的应用;卓荦等;《法医学杂志》(第06期);62-65 * |
显微三维分析软件设计与开发;薛斌党等;《中国体视学与图像分析》(第01期);45-49 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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