CN116559421B - 一种自动化荧光免疫分析仪及分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自动化荧光免疫分析仪及分析方法，属于荧光检测技术领域，所述的分析仪包括上位机系统、下位机系统、机械模组，荧光检测卡，所述的上位机系统通过网络与下位机系统连接，进行数据通讯；所述的下位机系统的驱动模块与机械模组连接，用于驱动机械模，荧光检测卡放置于机械模组上，下位机系统通过荧光采集模块采集荧光检测卡上的荧光信号。本发明能够自动对荧光物质进行分析，在分析过程能够自动的对荧光信号进行去噪处理，使得检测结果更为准确。
Description
技术领域
本发明属于荧光检测技术领域，更具体的说涉及一种自动化荧光免疫分析仪及分析方法。
背景技术
近年来，随着荧光标记技术的发展，荧光标记技术、免疫色谱反应和光电子分析技术的相互结合，一种称为荧光免疫层析法的检测技术广泛应用于检测领域。
荧光免疫层析技术检测方法具有特异性强、灵敏度高和重复性好等特点。目前，已成为生物医学等相关领域的未来发展趋势。近些年，随着我国生物医学领域和检测仪器的不断进步和发展，荧光免疫层析技术已取得快速的发展，且正在逐渐缩短与发达国家之间的差距，随着我国医改的不断发展，各种医疗检测设备逐渐走入千家万户，荧光免疫层析分析仪发挥了巨大作用。
然而传统的荧光分析仪检测灵敏度不足，由于仪器本身的原因，以及检测分析方法的落后，导致荧光分析仪检测结果，很容易出现较大的误差。
发明内容
本发明通过设计一种全新的荧光免疫分析仪以及全新的分析方法，能够极大的提高荧光免疫分析的灵敏度，以及在荧光免疫层析分析仪定量检测的过程中，采集到的荧光信号会受到外部或内部噪声的影响，导致定量检测结果不准确。
为了实现上述目的，本发明是采用以下技术方案实现的：所述的分析仪包括上位机系统、下位机系统、机械模组、荧光检测卡；
所述的上位机系统通过网络与下位机系统连接，进行数据通讯；所述的下位机系统的驱动模块与机械模组连接，用于驱动机械模，荧光检测卡放置于机械模组上，下位机系统通过荧光采集模块采集荧光检测卡上的荧光信号。
进一步地，所述的下位机系统包括主控制模块和荧光采集模块，所述的主控制模块信号输入端与荧光采集模块信号输出端连接，进行数据通讯；荧光采集模块通过光电采集单元采集荧光检测卡上的荧光信号。
进一步地，所述的主控制模块包括电源管理模块、多通道转盘控制模块，所述的电源管理模块为整个分析仪的电源进行管理，多通道转盘控制模块用于控制机械模组的运动。
进一步地，所述的机械模组包括进卡模块、送卡模块、检测及退卡模块；上述三个模块均是采用丝杆电机作为驱动元件，主控制模块的多通道转盘控制模块控制丝杆电机，轴承和导向轴相配合作为运动轨道，实现直线运动过程。
再一方面，一种自动化荧光免疫分析方法，所述的方法适用于所述的分析仪，所述的自动化荧光免疫分析方法包括：
对免疫分析仪进行原始信号采集；原始信号中来源于分析仪产生的噪声和外界环境以及人为因素带来的干扰，会对原始信号参数噪声干扰；
对原始信号进行降噪处理；原始信号中的噪声包括两部分(1)外部噪声，(2)内部噪声；
所述的(1)外部噪声包括光学系统中存在的杂散光，市电干扰、电机转动的电磁效应和测试环境的差异产生的噪声；
(2)内部噪声包括热噪声，散粒噪声，低频噪声。
进一步地，所述对原始信号进行降噪处理采用小波阈值降噪法；包括以下步骤：
S201、对原始信号进行小波变换；
S202、对小波变换后的小波系数进行阈值处理；
S203、对阈值处理后的小波系数进行信号重构，得到去噪后的信号。
进一步地，所述的S201假设原始信号为s(t)，被污染后的信号为w(t)，噪声信号为r(t)，含噪声的基本模型表示如公式(1)：
w(t)＝s(t)+P·r(t)(1)
将公式(1)修改为如公式(2)所示：
w(t)＝s(t)+U(t)·I(t)·r(t)(2)
P是噪声功率，U(t)离散电压，I(t)瞬时电流；对公式(2)两边做小波变换得到公式(3)
wj,k＝sj,k+Uj,k·Ij,k·rj,k(3)
式中，wj,k表示含信号w(t)的小波系数，sj,k和Uj,k分别表示原始信号s(t)和噪声信号r(t)的小波系数。
进一步地，所述S202阈值处理，采用如公式(4)所示的阈值函数公式：
其中wj,k是原始小波系数，为阈值处理后的小波系数，Tj是阈值，a为软化因子；
选取的阈值Tj，采用如下公式(5)进行阈值选取：
其中，σj表示第j层噪声信号的标准差，Nj表示信号的长度，Tnj表示第j层阈值。
进一步地，所述S203信号重构，将S202中计算出的带入公式(6)得到降噪以后的小波变换公式，在将(6)重构成如公式(7)，得到降噪以后的原始信号/>
本发明有益效果：
本发明通过设计一种全新的荧光免疫分析仪以及全新的分析方法，能够极大的提高荧光免疫分析的灵敏度，以及在荧光免疫层析分析仪定量检测的过程中，采集到的荧光信号会受到外部或内部噪声的影响，导致定量检测结果不准确。
附图说明
图1为本发明分析仪系统框图；
图2为本发明分析方法流程图；
图3为本发明机械模组的驱动结构图；
图4为本发明方法降噪原理图；
图5为本发明分析仪的荧光采集模块光路图；
图6为本发明主控模块的主控芯片电路图；
图7为本发明电源管理模块电路图；
图8为本发明多通道转盘控制模块电路图。
图中、1-上位机系统、2-下位机系统、3-机械模组、4-荧光检测卡、5-主控制模块、6-荧光采集模块、7-电源管理模块、8-多通道转盘控制模块。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的典型实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本发明所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
除非另有定义，本发明所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本发明中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
实施例一：
如图1所示，构建一种自动化荧光免疫分析仪，所述的分析仪包括上位机系统1、下位机系统2、机械模组3、荧光检测卡4；
所述的上位机系统1通过网络与下位机系统2连接，进行数据通讯；所述的下位机系统2的驱动模块与机械模组3连接，用于驱动机械模组3，机械模组3用于放置荧光检测卡4，下位机系统2通过荧光采集模块6采集荧光检测卡4的信号。上位机系统1为人与机器交互提供了平台，包括普通工控平板和上位机软件。上位机软件功能主要包括与下位机控制系统进行通讯，控制下位机完成对仪器的自动化操作等。
所述的下位机系统2包括主控制模块5和荧光采集模块6，所述的主控制模块5信号输入端与荧光采集模块6信号输出端连接，进行数据通讯；荧光采集模块6通过光电采集单元采集荧光检测卡4上的荧光信号。荧光采集系统由荧光模块与采集电路板组成，主要完成对荧光信号的采集，然后将采集值传输到主控制系统，荧光采集系统原理如图5，仅需要透镜和特定波长的滤光片组合即可完成样本的激发光路的设计。将激发光路与检测光路之间的夹角设置为45°，两侧LED光源做为产生紫外光的激发光源，滤光片用于滤掉发射光源，同时使用光电转换器做为光电探测单元用于接收采集到的信号。
主控制模块5中的主控芯片选择了飞思卡尔K系列芯片MK10DN512ZVLL10，电路如图6所示。具有以下特点：
(1)芯片的供电电压在1.7-3.6V的范围内工作。
(2)芯片为100个引脚的LQFP封装，除基本使用多个IO口可以满足控制LED恒流源驱动模块、样本检测和信号采集等外设模块接口的连接，同时芯片含有5路UART、4路I2C等接口，可以满足系统总线通信要求；
(3)芯片具有多种低功耗模式，当电压降低到1.71V时，系统仍可以正常工作；
(4)芯片通过实时时钟RTC可以为系统实时记录时间，同时具有篡改检测的功能，具有很高的安全性。
所述的主控制模块5包括电源管理模块7、多通道转盘控制模块8，所述的电源管理模块7为整个分析仪的电源进行管理，多通道转盘控制模块8用于控制机械模组3的运动。电源管理模块7选用了220V转换为24V的变压器。由220V交流电转换为24V直流电，并由24V直接供电，系统总电流小于3000mA，因此在24V转12V时，选择TO-263封装的降压芯片的LM2596-12；使用双电源±5V为AD620、AD827运算放大器供电。采用降压芯片贴片TO-263封装的LM2596-5，把24V电压转换为5V；同时使用LM2663芯片时，可以很容易将正电压转换为负电压，故选择LM2663将+5V转换为-5V；使用3.3V为控制器K10、A/D转换电路使用的ADS1110等芯片提供电源，采用AMS1117-3.3芯片将5V转换为3.3V，如图7所示。
如图8所示，多通道转盘控制模块8用于控制丝杆电机，采用步进电机驱动器，在步进电机驱动器的驱动下，实现旋转固定角度，同时，通过脉冲数控制角位移，以达到精确运动定位的目的。步进电机由控制器提供电源，通过信号脉冲来驱动它的运转，光学系统的器件也必须通过控制器的控制和步进电机实现协调一致的工作，实现高度自动化和智能化的同时来保证荧光采集的精度。
所述的机械模组3包括进卡模块、送卡模块、检测及退卡模块；上述三个模块均是采用丝杆电机作为驱动元件，主控制模块5的多通道转盘控制模块8控制丝杆电机，轴承和导向轴相配合作为运动轨道，实现直线运动过程。丝杆电机采用直线步进电机，如图3所示，它是二相四线的直线步进电机配有滚珠丝杆直线导轨组，它是由10cm的螺纹丝杆，步进电机以及配套的滑台组成，步长为0.0030mm，工作电压为5-12v，步距角为1.8度，功耗为2.45w。
通过上位机系统1来控制下位机系统2，下位机系统2可以驱动机械模组3，完成对检测卡的接收与转移，可以完成整个仪器的自动化检测。操作人员将检测卡插入到插卡槽之后，只需要等待查看检测结果即可，仪器可以自动完成自动进卡、自动送卡、自动层析反应、自动检测和退卡的整个过程，同时检测结果可以自动上传至上位机系统1，方便操作人员查看。此外，该分析仪内部设置的转盘卡仓存储结构，有利于大批量的检测，可以大幅度减少人员的参与，提高检测效率。
实施例二：
如图2所示，根据实施例一的分析仪，构建一种适用于实施例一分析仪的分析方法。所述的自动化荧光免疫分析方法包括：
S1、对免疫分析仪进行原始信号采集；原始信号中来源于分析仪产生的噪声和外界环境以及人为因素带来的干扰，会对原始信号参数噪声干扰；
S2、对原始信号进行降噪处理；原始信号中的噪声包括两部分(1)外部噪声，(2)内部噪声；
(1)外部噪声包括光学系统中存在的杂散光，光学系统中存在杂散光。由于光学器件的表面存在着一定的散射现象，同时也会受到外界自然光的影响，都会导致在系统在实际测量中产生误差。当仪器工作时，由于市电干扰、电机转动的电磁效应和测试环境的差异等都会使系统产生一定的噪声，这也对荧光信号的采集带来一定的影响。
(2)内部噪声包括热噪声，散粒噪声，低频噪声。
热噪声：所有电子器件和传输介质中都会产生热噪声，这是由于导体中电子的热运动而产生。这种随机的热运动会导致电流大小发生变化，同时会导致电阻两端的电压发生变化。
散粒噪声：由于载流子通过PN结速度的不同，电流发生波动而使系统产生散粒噪声。其主要与通过器件的平均电流有关。
低频噪声：低频噪声是指频率在200Hz以下的声音，其功率随着频率的减小而增大，主要存在于二极管、电阻、电子管和光源中。
如图4所示，所述对原始信号进行降噪处理采用小波阈值降噪法；包括以下步骤：由于原始信号的小波系数的幅值比噪声信号的小波系数的幅值大，且大多数分布在低频小波系数中。因此，选择一个合适的阈值T，并对小波系数阈值处理，得到不同尺度下阈值量化后的小波系数并对/>进行重构得到去噪后信号/>
S201、对原始信号进行小波变换；所述的S201假设原始信号为s(t)，被污染后的信号为w(t)，噪声信号为r(t)，含噪声的基本模型表示如公式(1)：
w(t)＝s(t)+P·r(t)(1)
将公式(1)修改为如公式(2)所示：
w(t)＝s(t)+U(t)·I(t)·r(t)(2)
P是噪声功率，U(t)离散电压，I(t)瞬时电流；对公式(2)两边做小波变换得到公式(3)
wj,k＝sj,k+Uj,k·Ij,k·rj,k(3)
式中，wj,k表示含信号w(t)的小波系数，sj,k和Uj,k分别表示原始信号s(t)和噪声信号r(t)的小波系数。
S202、对小波变换后的小波系数进行阈值处理；采用如公式(4)所示的阈值函数公式：
其中wj,k是原始小波系数，为阈值处理后的小波系数，Tj是阈值，a为软化因子；
选取的阈值Tj，采用如下公式(5)进行阈值选取：
其中，σj表示第j层噪声信号的标准差，Nj表示信号的长度，Tnj表示第j层阈值。
S203、对阈值处理后的小波系数进行信号重构，得到去噪后的信号。
将S202中计算出的带入公式(6)得到降噪以后的小波变换公式，在将(6)重构成如公式(7)，得到降噪以后的原始信号/>
对上述分析方法进行降噪效果分析验证。信号评价标准是判断信号处理效果好坏的标准通常评价信号的好坏使用的指标是：信噪比(SNR)和均方根差(RMSE)。信号噪声比的定义如下：原始信号和噪声的能量之间的比值。其中，x(n)为原始信号，y(n)为经过处理后信号，N为信号长度，其公式如(8)所示：
根据定义可得，均方误差越小，其表现的去噪效果越好。
均方根误差：是用来判断其原始信号与处理后信号间的误差，其公式如(9)所示：
均方误差越小，其表现的去噪效果越好。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomABBessMemory，RAM)等。
应当理解，以上借助优选实施例对本发明的技术方案进行的详细说明是示意性的而非限制性的。本领域的普通技术人员在阅读本发明说明书的基础上可以对各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (1)
1.一种自动化荧光免疫分析方法，其特征在于：所述的自动化荧光免疫分析方法适用于自动化荧光免疫分析仪；
所述的自动化荧光免疫分析仪包括：上位机系统、下位机系统、机械模组、荧光检测卡；
所述的上位机系统通过网络与下位机系统连接，进行数据通讯；所述的下位机系统的驱动模块与机械模组连接，用于驱动机械模，荧光检测卡放置于机械模组上，下位机系统通过荧光采集模块采集荧光检测卡上的荧光信号；
所述的下位机系统包括主控制模块和荧光采集模块，所述的主控制模块信号输入端与荧光采集模块信号输出端连接，进行数据通讯；荧光采集模块通过光电采集单元采集荧光检测卡上的荧光信号；
所述的主控制模块包括电源管理模块、多通道转盘控制模块，所述的电源管理模块为整个分析仪的电源进行管理，多通道转盘控制模块用于控制机械模组的运动；
所述的机械模组包括进卡模块、送卡模块、检测及退卡模块；上述三个模块均是采用丝杆电机作为驱动元件，主控制模块的多通道转盘控制模块控制丝杆电机，轴承和导向轴相配合作为运动轨道，实现直线运动过程；
所述的自动化荧光免疫分析方法包括：
对免疫分析仪进行原始信号采集；原始信号中来源于分析仪产生的噪声和外界环境以及人为因素带来的干扰，会对原始信号参数噪声干扰；
对原始信号进行降噪处理；原始信号中的噪声包括两部分(1)外部噪声，(2)内部噪声；
所述的(1)外部噪声包括光学系统中存在的杂散光，市电干扰、电机转动的电磁效应和测试环境的差异产生的噪声；
(2)内部噪声包括热噪声，散粒噪声，低频噪声；
所述对原始信号进行降噪处理采用小波阈值降噪法；包括以下步骤：
S201、对原始信号进行小波变换；
S202、对小波变换后的小波系数进行阈值处理；
S203、对阈值处理后的小波系数进行信号重构，得到去噪后的信号；
所述的S201假设原始信号为s(t)，被污染后的信号为w(t)，噪声信号为r(t)，含噪声的基本模型表示如公式(1)：
w(t)＝s(t)+P·r(t)(1)
将公式(1)修改为如公式(2)所示：
w(t)＝s(t)+U(t)·I(t)·r(t)(2)
P是噪声功率，U(t)离散电压，I(t)瞬时电流；对公式(2)两边做小波变换得到公式(3)
wj,k＝sj,k+Uj,k·Ij,k·rj,k(3)
式中，wj,k表示含信号w(t)的小波系数，sj,k和Uj,k分别表示原始信号s(t)和噪声信号r(t)的小波系数；
所述S202阈值处理，采用如公式(4)所示的阈值函数公式：
其中wj,k是原始小波系数，为阈值处理后的小波系数，Tj是阈值；
选取的阈值Tj，采用如下公式(5)进行阈值选取：
其中，σj表示第j层噪声信号的标准差，Nj表示信号的长度，Tnj表示第j层阈值；
所述S203信号重构，将S202中计算出的带入公式(6)得到降噪以后的小波变换公式，在将(6)重构成如公式(7)，得到降噪以后的原始信号/>
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