KR102504987B1 - 형광 이미지 정합 방법, 유전자 시퀀서 및 시스템, 저장 매체 - Google Patents

형광 이미지 정합 방법, 유전자 시퀀서 및 시스템, 저장 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명에서 제공하는 형광 이미지 정합 방법에 있어서는, 바이오칩의 하나 이상의 형광 이미지를 획득하고; 형광 이미지의 내부 국부 구역을 선택하고; 제1 방향 및 제2 방향에서 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하고; 템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하고, 복수의 제1 템플릿 라인에 대응되는 픽셀 합계의 합계 최소값을 순회 검색하고; 궤적선 위치의 국부 구역 내에서, 상기 궤적선에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하고; 바이오칩 상의 기타 궤적 교차점의 위치를 획득하고 기타 궤적 교차점에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하며; 중심법에 따라 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하여, 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 얻고; 균등 그리드 그리기 방법을 통하여 바이오칩 상의 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득한다. 본 발명의 실시예는 또한 유전자 시퀀싱 시스템, 유전자 시퀀서 및 저장 매체를 제공한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 형광 이미지에서의 형광단의 위치 결정 및 정합 작업을 최적화할 수 있다.

Description

형광 이미지 정합 방법, 유전자 시퀀서 및 시스템, 저장 매체
본 발명은 유전자 시퀀싱 분야, 특히 형광 이미지 정합(image registration, 영상 정합) 방법, 유전자 시퀀서, 유전자 시퀀싱 시스템 및 저장 매체에 관한 것이다.
이 섹션은 청구범위 및 상세한 설명에 기재된 본 발명의 실시예의 구현을 위한 배경 또는 맥락을 제공하기 위한 것이다. 이 부분의 설명은 이 섹션에 포함되어 있다는 이유로 선행 기술로 인식되어서는 않된다.
유전자 시퀀싱(gene sequencing, 유전자 염기 서열 분석)은 특정 DNA 단편의 염기 서열 분석, 즉 아데닌(A), 티민(T), 시토신(C) 및 구아닌(G)의 배열방식을 의미한다. 현재 일반적으로 사용되는 시퀀싱 방법 중 하나는, 위의 4가지의 염기가 각각 4개의 서로 다른 형광단(fluorophore)을 가지고 있으며, 서로 다른 형광단이 여기된 후에 서로 다른 파장(색상)의 형광을 방출하는 것이다. 이 형광 파장을 식별하여 합성 염기의 종류를 파악하고, 염기 서열을 읽을 수 있다. 2세대 시퀀싱 기술은 고해상도 현미경 이미징 시스템을 사용하여 사진을 찍어 바이오칩(유전자 시퀀싱 칩)위의 DNA 나노 볼 분자(즉, DNB, DNA Nanoballs)의 형광 분자 이미지를 수집하고, 형광 분자 이미지를 염기 식별 소프트웨어로 전송하여 이미지 신호를 디코딩해 염기 서열을 얻는다. 실제 시퀀싱 과정에서 동일한 장면의 사진이 여러 개인 경우, 먼저 위치 결정 및 정합 방법으로 동일한 장면의 사진을 정렬한 다음, 상응하는 알고리즘을 통해 포인트 신호를 추출하고, 후속 광도 정보 분석 및 처리를 진행하여 염기 서열을 얻는다. 2세대 시퀀싱 기술의 발전에 따라, 시퀀서 제품에는 모두 시퀀싱 데이터 실시간 처리 분석 소프트웨어가 장착되어 있으며, 대부분은 정합 및 위치 결정 알고리즘이 장착되어 있다.
기존 정합 기술의 대부분은, 형광 이미지 자체의 특징을 기반으로 콘텐츠 유사성 매칭을 행하고, 서로 다른 타겟 특징에 따라 특징 추출 및 정합을 진행한다. 그러나, 형광 분자의 신호는, 고해상도 현미경 이미지에서 모두 점광원 신호로서, 일반적으로 근린중심법(近隣重心法)을 사용하는바, 즉 각 점의 근방 픽셀 값을 추출하여 중심을 구한다. 그러나, 2세대 시퀀싱의 염기 형광 신호 밀도가 크고 밝지 않은 타겟 포인트가 있기 때문에, 일반적인 알고리즘으로는 위치 결정을 행하기가 어렵다.
이를 감안하여 형광 이미지에서의 형광단의 위치 결정 및 정합 조작을 최적화할 수 있는 형광 이미지 정합 방법, 유전자 시퀀서, 유전자 시퀀싱 시스템 및 저장 매체를 제공할 필요가 있다.
본 발명의 실시예의 일 측면은, 바이오칩에 적용되는 형광 이미지 정합 방법을 제공하며, 상기 바이오칩 상의 궤적선 사이의 픽셀 거리는 템플릿 파라미터이고, 상기 형광 이미지 정합 방법은,
바이오칩의 하나 이상의 형광 이미지를 획득하는 단계;
상기 형광 이미지의 내부 국부 구역을 선택하는 단계;
제1 방향 및 제2 방향에서 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하는 단계;
템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하고, 각각 상기 제1 방향과 상기 제2 방향의 상기 픽셀 합계 특징 중에서 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응되는 픽셀 합계의 합계 최소값을 순회 검색하는 단계, 여기서 상기 합계 최소값에 대응하는 위치는 상기 궤적선 위치이며;
상기 궤적선 위치의 국부 구역 내에서, 상기 궤적선에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하는 단계, 여기서 상기 픽셀 레벨 보정을 진행하는 궤적선의 교점은 픽셀 레벨 궤적 교차점이며;
상기 픽셀 레벨 궤적 교차점에 따라 상기 바이오칩 상의 기타 궤적 교차점의 위치를 획득하고 기타 궤적 교차점에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하는 단계;
중심법에 따라 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하여, 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 얻는 단계; 및
균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 바이오칩 표면에 균등하게 분포된 부위(locus)의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 상기 형광 이미지 정합 방법에 있어서,
상기 제1 방향 및 제2 방향에서 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하는 단계는,
복수의 제2 템플릿 라인을 선택하는 단계;
각각 상기 제1 방향 및 상기 제2 방향에 있어서, 상기 제2 템플릿 라인이 상기 형광 이미지 내부 국부 구역에서 각각 평행 이동하는 작업을 진행하는 단계;
형광 이미지의 내부 국부 구역에서 제2 템플릿 라인의 위치가 커버하는 픽셀의 그레이 스케일 값(gray scale value)의 중첩 합계를 계산하는 단계를 포함하며, 상기 그레이 스케일 값의 중첩 합계는 상기 제2 템플릿 라인의 위치가 커버하는 픽셀의 그레이 스케일 값의 합계이다.
또한, 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 전술한 형광 이미지 정합 방법에 있어서, 상기 템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하고, 각각 상기 제1 방향과 상기 제2 방향의 상기 픽셀 합계 특징 중에서 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응되는 픽셀 합계의 합계 최소값을 순회 검색하는 단계는,
템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하는 단계;
상기 제1 방향 및 상기 제2 방향의 픽셀 합계 특징을 사용하여 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응하는 픽셀 합계의 합계 값을 계산하는 단계; 및
상기 픽셀 합계의 합계 값의 최소값을 획득하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 전술한 형광 이미지 정합 방법에 있어서, 상기 궤적선 위치의 국부 구역 내에서, 상기 궤적선에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하는 단계는,
상기 제1 방향 및 상기 제2 방향에서 상기 궤적선 위치의 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하는 단계;
미리 설정된 거리로 떨어진 복수의 제3 템플릿 라인을 선택하여, 상기 궤적선 위치의 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 순회 검색하는 단계;
상기 미리 설정된 거리로 떨어진 복수의 제3 템플릿 라인에 대응하는 픽셀 합계의 합계 최소값을 획득하는 단계; 및
상기 합계 최소값에 대응하는 위치에 따라 상기 궤적선의 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 전술한 형광 이미지 정합 방법에 있어서, 상기 합계 최소값에 대응하는 위치에 따라 상기 궤적선의 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계는,
상기 합계 최소값에 대응하는 위치에 따라 W자형 라인 특징에서 제1 파곡의 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계, 여기서 상기 궤적선 위치의 국부 구역의 픽셀 합계 특징은 W자형 라인 특징을 포함하고; 및
상기 제1 파곡의 픽셀 레벨 위치에 따라 상기 궤적선의 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 전술한 형광 이미지 정합 방법에 있어서, 상기 중심법에 따라 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하는 단계는,
픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역을 선택하는 단계,
상기 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역의 중심 위치를 획득하는 단계, 및
상기 중심 위치에 따라 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 전술한 형광 이미지 정합 방법에 있어서, 상기 균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 바이오칩 표면에 균등하게 분포된 부위(locus)의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계는,
상기 제1 방향 및 상기 제2 방향에 있어서, 인접한 2개의 서브 픽셀 레벨 궤적의 교차점으로 형성된 블록 구역을 획득하는 단계, 여기서 상기 블록 구역은 미리 설정된 규칙에 따라 부위를 배열하며; 및
균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 블록 구역 상의 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예의 다른 측면은, 바이오칩에 적용되는 유전자 시퀀싱 시스템을 제공하되, 상기 바이오칩 상의 궤적선 사이의 픽셀 거리는 템플릿 파라미터이고, 상기 유전자 시퀀싱 시스템은,
바이오칩의 하나 이상의 형광 이미지를 획득하는 이미지 획들 모듈;
상기 형광 이미지의 내부 국부 구역을 선택하는 구역 선택 모듈;
상기 제1 방향 및 상기 제2 방향에서 상기 형광 이미지 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하는 픽셀 합계 획득 모듈, 여기서 상기 제1 방향은 상기 제2 방향에 수직이며;
템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하고, 각각 상기 제1 방향과 상기 제2 방향의 상기 픽셀 합계 특징 중에서 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응되는 픽셀 합계의 합계 최소값을 순회 검색하는 합계 최소값 검색 모듈, 여기서 상기 합계 최소값에 대응하는 위치는 상기 궤적선 위치이며;
상기 궤적선 위치의 국부 구역 내에서, 상기 궤적선에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하는 픽셜 레벨 보정 모듈, 여기서 상기 픽셀 레벨 보정을 진행하는 궤적선의 교점은 픽셀 레벨 궤적 교차점이며;
상기 픽셀 레벨 궤적 교차점에 따라 상기 바이오칩 상의 기타 궤적 교차점의 위치를 획득하고 상기 기타 궤적 교차점에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하는 기타 궤적선 교차점 위치 획득 모듈;
중심법에 따라 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하여, 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 얻는 중심법 보정 모듈; 및
균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 바이오칩 표면에 균등하게 분포된 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득하는 서브 픽셀 레벨 부위 획득 모듈을 포함한다.
본 발명의 실시예의 또 다른 측면은, 또한 유전자 시퀀서를 제공하되, 상기 유전자 시퀀서는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기한 것 중 어느 하나에 기재된 형광 이미지 정합 방법의 단계를 실현하기 위해 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램을 실행하는데 사용된다.
본 발명의 실시예의 더욱 다른 측면은, 컴퓨터 프로그램이 저장된 비휘발성 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하되, 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때, 상기한 것 중 어느 하나에 기재된 형광 이미지 정합 방법의 각 단계가 실현된다.
본 발명의 실시예에 의해 제공되는 형광 이미지 정합 방법, 유전자 시퀀싱 시스템, 유전자 시퀀서 및 저장 매체에 있어서는, 바이오칩의 하나 이상의 형광 이미지를 획득하고; 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역을 선택하고; 제1 방향 및 제2 방향에서 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하고; 템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하고, 각각 상기 제1 방향과 상기 제2 방향의 상기 픽셀 합계 특징 중에서 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응되는 픽셀 합계의 합계 최소값을 순회 검색하고, 여기서 상기 합계 최소값에 대응하는 위치는 상기 궤적선 위치이며; 상기 궤적선 위치의 국부 구역 내에서, 상기 궤적선에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하고, 여기서 상기 픽셀 레벨 보정을 진행하는 궤적선의 교점은 픽셀 레벨 궤적 교차점이며; 상기 픽셀 레벨 궤적 교차점에 따라 상기 바이오칩 상의 기타 궤적 교차점의 위치를 획득하고 기타 궤적 교차점에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하며; 중심법에 따라 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하여, 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 얻고; 균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 바이오칩 상의 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득한다. 본 발명의 실시예를 이용하여, 형광 이미지에서의 형광단의 위치 결정 및 정합 작업을 최적화할 수 있다. 본 발명의 실시예는 상이한 크기 및 상이한 해상도의 타겟 특징의 위치 결정에 대해 더 높은 정확도 및 효율성을 갖는다. 본 발명의 실시예는 포인트 신호의 서브 픽셀 위치를 정확하고 신속하게 찾을 수 있으며, 파라미터를 설정함으로써 다른 포인트 어레이 이미지에 쉽게 적용될 수 있으며, 강력한 간섭 방지 능력과 폭넓은 적용성을 갖고 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 형광 이미지 정합 방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 유전자 시퀀서의 개략적인 구조도이다.
도 3은 도 2에 도시된 유전자 시퀀서의 예시적인 기능적 블록도이다.
도 4a는 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 형광 이미지에서의 국부 구역의 특징 효과도이다.
도 4b는 도 4a의 특정 구역의 확대 후의 효과도이다.
도 5a는 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 형광 이미지의 내부 국부 구역도이다.
도 5b는 도 5a에 제공된 내부 국부 구역도의 수직 방향의 픽셀 합계 특징의 개략도이다.
도 6a는 3개의 제1 템플릿 라인을 사용하여 도 5b에 도시된 픽셀 합계 특징을 검색하는 개략도이다.
도 6b는 3개의 제1 템플릿 라인을 사용하여 도 5b에 도시된 픽셀 합계 특징을 검색하는 다른 개략도이다.
도 6c는 3개의 제1 템플릿 라인을 사용하여 도 5b에 도시된 픽셀 합계 특징을 검색하는 또 다른 개략도이다.
도 7은 3개의 제1 템플릿 라인의 픽셀 합계에 대한 합계 특징의 개략도이다.
도 8a는 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 궤적선 국부 구역도이다.
도 8b는 궤적선 국부 구역도의 수직 방향의 픽셀 합계 특징의 개략도이다.
도 8c는 도 8b에서 선택된 구역을 확대한 개략도이다.
도 9는 도 8b에 도시된 픽셀 합계 특징으로부터 획득된 픽셀 합계의 합계 특징의 개략도이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 픽셀 레벨 궤적 교차점을 사용하여 기타 궤적 교차점을 도출하는 개략도이다.
도 11a는 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역의 개략도이다.
도 11b는 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역의 수평 방향에서의 픽셀 합계 특징의 개략도이다.
도 12a는 픽셀 레벨 궤적선의 위치의 개략도이다.
도 12b는 서브 픽셀 레벨 궤적선의 위치의 개략도이다.
도 13은 균등 그리드 그리기 방법을 사용하여 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득하는 개략도이다.
이하, 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 있어서, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
발명을 실시하기 위한 구체적인 내용
이상과 같은 본 발명의 실시예의 목적, 특징 및 장점을 보다 명확하게 이해할 수 있도록 첨부된 도면 및 구체적인 실시예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다. 본 출원의 실시예들의 특징들은 충돌이 없는 경우 서로 결합될 수 있다는 점에 유의해야 한다.
이하의 설명에서는 본 발명의 실시예를 충분히 이해하기 위해 많은 구체적인 내용을 설명하며, 설명된 실시예는 본 발명의 모든 실시예가 아닌 일부에 불과하다. 본 발명의 실시예에 기초하여, 당업자에 의해 창조적인 작업 없이 획득된 다른 모든 실시예는 본 발명의 실시예의 보호 범위 내에 속한다.
달리 정의되지 않는 한, 여기에서 사용되는 모든 기술 및 과학 용어는 본 발명의 실시예의 기술 분야의 통상의 기술자가 일반적으로 이해하는 것과 동일한 의미를 갖는다. 본 명세서에서 본 발명의 설명에 사용된 용어는 특정 실시예를 설명하기 위한 것이며 본 발명의 실시예를 한정하려는 의도는 아니다.
도 1은 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 형광 이미지 정합 방법의 흐름도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 형광 이미지 정합 방법은 다음 단계를 포함할 수 있다.
S101: 바이오칩의 하나 이상의 형광 이미지를 획득한다.
일 실시예에서, 상기 바이오칩은 유전자 시퀀싱 칩일 수 있고, 상기 형광 이미지는 시퀀싱할 때 촬영된 형광 신호 이미지일 수 있다. 시퀀싱 과정에서 현미경 카메라를 사용해 상기 바이오칩을 촬영하여 형광 신호 이미지를 얻을 수 있다. 현미경 카메라의 시야는 약 768.6μm×648μm로 작은바, 바이오칩의 경우 수백개의 시야(field of view, FOV)를 촬영할 수도 있다. 각 시야에서 2개의 인접한 수평 및 수직 궤적선 사이에 형성된 구역을 블록(block)이라고 하며, 블록은 내부 블록과 외부 블록으로 구분된다. 상기 바이오칩의 각 블록 내에는 여러 부위가 균일하게 분포되어 있고, 그 부위는 DNA 나노 스피어 분자(DNB)를 흡착할 수 있으며, DNA 나노 스피어 분자는 DNA 단편을 포함한 증폭 산물일 수 있다. 상기 DNA 나노 스피어 분자는 염기가 합성될 때 형광단을 운반하고, 형광단이 여기되면 형광 신호를 방출한다. 상기 부위 중 일부는 미리 설정된 규칙에 따라 배열되어 제1 방향으로 평행하게 분포된 제1 그룹 궤적선(trackline)과 제2 방향으로 평행하게 분포된 제2 그룹 궤적선을 형성하며, 제1 방향은 수평방향일 수 있고, 제2 방향은 수직 방향일 수 있다. 상기 제1 그룹 궤적선과 제2 그룹 궤적선 사이의 교차점은 궤적 교차점(trackcross)이다.
S102: 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역을 선택한다.
일 실시예에서, 상기 형광단은 미리 설정된 규칙에 따라 상기 바이오칩 상에 고정적으로 배열될 수 있으며, 특별한 설계 및 처리를 통해 상기 바이오칩 상의 일부 위치에는 부위가 존재하지 않는바, 즉 형광단이 존재하지 않는다. 상기 형광단이 25% 이상일 때(아데닌(A), 티민(T), 시토신(C) 및 구아닌(G)의 4가지 염기가 균형을 이룰 때), 임의의 위치가 발광하는 경우, 발광하지 않는 경계선 프레임이 강조 표시된다. 강조 표시된 경계선 프레임은 3개의 형광단 위치로 구성될 수 있으며, 가운데 행의 형광단에는 밝은 점이 있으며 가운데 행의 양쪽에 있는 형광단에는 밝은 점이 없다. 가운데 행의 형광단은 궤적선을 형성하고, 가운데 행의 양쪽에 있는 형광단은 어두운 선을 형성한다. 강조 표시된 상기 경계선 프레임은, 상기 궤적선과 상기 궤적선의 양쪽에 있는 어두운 선을 포함할 수 있음을 이해해야 한다. 어두운 선 프레임의 국부 범위에서는 이미징 왜곡을 무시할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 형광 이미지의 상기 제1 방향 폭의 80% 및 상기 제2 방향 길이의 10% 구역이 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역으로 선택될 수 있다. 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역은 상기 제1 방향 및 상기 제2 방향에서 하나 이상의 궤적선을 포함한다.
S103: 제1 방향 및 제2 방향에서 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득한다. 여기서 상기 제1 방향은 상기 제2 방향에 수직이다.
상기 제1 방향 및 제2 방향에서 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하는 단계는, 복수의 제2 템플릿 라인을 선택하고, 각각 상기 제1 방향 및 상기 제2 방향에 있어서 상기 제2 템플릿 라인이 상기 형광 이미지 내부 국부 구역에서 각각 평행 이동하는 작업을 포함할 수 있다. 상기 제2 템플릿 라인의 수는 하나일 수 있다. 형광 이미지의 내부 국부 구역에서 제2 템플릿 라인의 위치가 커버하는 픽셀의 그레이 스케일 값(gray scale value)의 중첩 합계를 계산하며, 상기 그레이 스케일 값의 중첩 합계는 상기 제2 템플릿 라인의 위치가 커버하는 픽셀의 그레이 스케일 값의 합계이다. 상기 제1 방향과 상기 제2 방향에 있어서 상기 제2 템플릿 라인이 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역에 따라 평행 이동 작업이 각각 완료되면, 상기 제1 방향과 상기 제2 방향에서 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역을 획득할 수 있음을 이해해야 한다. 상기 경계선 프레임이 위치한 위치는 픽셀 합계 특징 중 픽셀 합계의 최소값에 대응한다. 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 "픽셀 합계"는 픽셀의 그레이 스케일 값의 합계을 의미한다.
S104: 템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하고, 각각 상기 제1 방향과 상기 제2 방향의 상기 픽셀 합계 특징 중에서 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응되는 픽셀 합계의 합계 최소값을 순회 검색한다. 여기서, 상기 합계 최소값에 대응하는 위치는 상기 궤적선 위치이다.
본 실시예에서는, 템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인이 선택되고, 상기 제1 템플릿 라인의 수는 3개일 수 있다. 상기 템플릿 파라미터는 제1 템플릿 라인 사이의 픽셀 거리가 고정되어 있음을 나타낸다. 2개의 상기 제1 템플릿 라인 사이의 픽셀 거리는 동일하거나 다를 수 있다. 상기 제1 방향과 상기 제2 방향의 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징에 따라, 선택된 복수의 제1 템플릿 라인을 사용하여 상기 픽셀 합계 특징 중에서 순차적으로 검색하여 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응하는 픽셀 합계의 합계 값 특징을 획득한다. 복수의 제1 템플릿 라인의 위치가 모두 상기 픽셀 합계 특징 중의 픽셀 합계 최소값 위치 근방에 있을 때, 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응하는 픽셀 합계의 합계 값이 가장 작음을 알 수 있다. 합계 최소값에 대응하는 위치는 상기 궤적선의 위치이며, 이때 획득한 상기 궤적선의 위치는 상기 궤적선의 대략적인 위치이다. 본 발명에서 언급하는 템플릿 파라미터는 바이오칩 템플릿을 설계하기 위한 파라미터를 의미한다.
S105: 상기 궤적선 위치의 국부 구역 내에서, 상기 궤적선에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행한다. 여기서 상기 픽셀 레벨 보정을 진행하는 궤적선의 교점은 픽셀 레벨 궤적 교차점이다.
본 실시예에서는, 상기 제1 방향 및 상기 제2 방향에서 상기 궤적선 위치의 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 각각 획득하고; 수직 방향을 예로 들면, 미리 설정된 거리만큼 떨어진 복수의 제3 템플릿 라인을 선택하여, 상기 궤적선 위치의 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 순회 검색한다. 상기 궤적선 위치의 국부 구역의 픽셀 합계 특징은 W자형 라인 특징을 포함한다. W자형 라인 특징 중에서 2개의 파곡(波谷. 가장 낮은 부분)이 대응하는 위치는 상기 궤적선의 양쪽에 있는 어두운 선에 대응하는 위치이며, 어두운 선에 대응하는 위치의 픽셀 합계 값은 비교적 낮다. W자형 라인 특징에서 파봉(波峯, 가장 높은 부분)에 대응하는 위치는 상기 궤적선에 대응하는 위치이고, 상기 궤적선에 대응하는 위치의 픽셀 합계 값은 비교적 높다. 상기 미리 설정된 거리만큼 떨어진 복수의 제3 템플릿 라인에 대응하는 픽셀 합계의 합계 최소값을 획득한다. 복수의 제3 템플릿 라인에 대응하는 픽셀 합계의 합계 최소값에 대응하는 위치는 W자형 라인 특징 중 파곡의 위치이며, 파곡과 파봉 사이의 픽셀 거리가 고정되어 있으므로, 파곡의 위치에 따라 파봉의 위치를 얻을 수 있다. 파봉의 위치는 상기 궤적선의 위치에 대응하므로, 상기 합계 최소값에 대응하는 위치에 따라 상기 궤적선의 픽셀 레벨 위치를 획득할 수 있으며, 픽셀 레벨 보정을 진행하는 궤적선의 교점은 픽셀 레벨 궤적 교차점이라는 것을 이해해야 한다. 궤적 교차점은 가상의 점으로서, 이 점의 위치에 반드시 실제 부위가 설정되는 것은 아니고, 또한 이 부위가 반드시 빛을 방출하는 것도 아니다. 제1 템플릿 라인, 제2 템플릿 라인 및 제3 템플릿 라인은 실제로 존재하는 라인이 아니라, 본 발명의 설명을 용이하게 하기 위해 설정된 가상의 라인이다.
S106: 상기 픽셀 레벨 궤적 교차점에 따라 상기 바이오칩 상의 기타 궤적 교차점의 위치를 획득하고 기타 궤적 교차점에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행한다.
이 실시예에 있어서는, 상기 바이오칩에서, 상기 부위 중 일부는 미리 설정된 규칙에 따라 배열되어 제1 방향으로 평행 분포된 제1 그룹 궤적선과 제2 방향으로 평행 분포된 제2 그룹 궤적선을 형성한다. 상기 제1 그룹 궤적선과 상기 제2 그룹의 궤적선 사이의 배열은 규칙적이고, 상기 궤적 교차점의 배열도 규칙적임을 이해할 수 있다. 궤적 교차점의 픽셀 레벨 위치를 알면, 대응하는 규칙에 따라 상기 바이오칩에서 기타 궤적 교차점의 대략적인 위치를 얻을 수 있으며, 상기 기타 궤적 교차점에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하여 기타 궤적 교차점의 픽셀 레벨 위치를 얻을 수 있다.
S107: 중심법에 따라 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하여, 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 얻는다.
본 실시예에서는, 수직 방향을 예로 들면, 상기 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역을 획득하며, 너비가 3개 픽셀이고 길이가 50개 픽셀인 구역을 상기 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역으로 선택할 수 있다. 상기 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역의 중심 위치를 획득하고, 수직 방향으로 상기 중심 위치를 통과하는 궤적선은 서브 픽셀 레벨 궤적선인 바, 즉 상기 중심 위치에 따라 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득한다. 같은 방식으로, 수평 방향의 상기 궤적선의 서브 픽셀 위치를 획득하는바, 서브 픽셀 궤적선의 교점은 서브 픽셀 궤적선의 교차점이다.
S108: 균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 바이오칩 표면에 균등하게 분포된 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득한다.
본 실시예에서는, 상기 제1 방향 및 상기 제2 방향에 있어서, 인접한 2개의 서브 픽셀 레벨 궤적의 교차점으로 형성된 블록 구역을 획득하며, 여기서 상기 블록 구역은 미리 설정된 규칙에 따라 상기 부위를 배열한다. 균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 블록 구역 상의 모든 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득한다.
본 발명의 실시예에 의해 제공되는 형광 이미지 정합 방법에 있어서는, 바이오칩의 하나 이상의 형광 이미지를 획득하고; 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역을 선택하고; 싱기 제1 방향 및 상기 제2 방향에서 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하고; 템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하고, 각각 상기 제1 방향과 상기 제2 방향의 상기 픽셀 합계 특징 중에서 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응되는 픽셀 합계의 합계 최소값을 순회 검색하고, 여기서, 상기 합계 최소값에 대응하는 위치는 상기 궤적선 위치이며; 상기 궤적선 위치의 국부 구역 내에서, 상기 궤적선에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하고, 여기서 상기 픽셀 레벨 보정을 진행하는 궤적선의 교점은 픽셀 레벨 궤적 교차점이며; 상기 픽셀 레벨 궤적 교차점에 따라 상기 바이오칩 상의 기타 궤적 교차점의 위치를 획득하고 기타 궤적 교차점에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하며; 중심법에 따라 상기 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하여, 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 얻고; 균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 바이오칩 상의 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 형광 이미지에서의 형광단의 위치 결정 및 정합 작업을 최적화할 수 있다.
이상은 본 발명의 실시예에서 제공하는 방법에 대한 상세한 설명이다. 다음에는 본 발명의 실시예에서 제공하는 유전자 시퀀서에 대해 설명한다.
본 발명의 일 실시예는 또한, 메모리, 프로세서 및 메모리에 저장되고 프로세서 상에서 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램을 포함하는 유전자 시퀀서를 제공하며, 상기 프로세서가 상기 프로그램을 실행할 때, 전술한 임의의 실시예에서 설명된 형광 이미지 정합 방법의 단계가 실현된다. 상기 유전자 시퀀서는 칩 플랫폼, 광학 시스템 및 액체 경로 시스템을 포함할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 여기서, 상기 칩 플랫폼을 사용하여 바이오칩을 적재하고, 광학 시스템을 사용하여 형광 이미지를 얻을 수 있으며, 액체 경로 시스템을 사용하여 미리 설정된 시약을 사용해 생화학 반응을 수행할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 유전자 시퀀서의 개략적인 구조도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 유전자 시퀀서(1)는 유전자 시퀀싱 시스템(100)이 저장되는 메모리(10)를 포함한다. 상기 유전자 시퀀싱 시스템(100)에서는, 바이오칩의 하나 이상의 형광 이미지를 획득하고; 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역을 선택하고; 제1 방향 및 제2 방향에서 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하고; 템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하고, 각각 상기 제1 방향과 상기 제2 방향의 상기 픽셀 합계 특징 중에서 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응되는 픽셀 합계의 합계 최소값을 순회 검색하고, 여기서, 상기 합계 최소값에 대응하는 위치는 상기 궤적선 위치이며; 상기 궤적선 위치의 국부 구역 내에서, 상기 궤적선에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하고, 여기서 상기 픽셀 레벨 보정을 진행하는 궤적선의 교점은 픽셀 레벨 궤적 교차점이며; 상기 픽셀 레벨 궤적 교차점에 따라 상기 바이오칩 상의 기타 궤적 교차점의 위치를 획득하고 상기 기타 궤적 교차점에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하며; 중심법에 따라 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하여, 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 얻고; 균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 바이오칩 상의 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 형광 이미지에서의 형광단의 위치 결정 및 정합 작업을 최적화할 수 있다.
이 실시예에서, 유전자 시퀀서(1)는 또한 표시 화면(20) 및 프로세서(30)를 포함할 수 있다. 메모리(10) 및 표시 화면(20)은 각각 프로세서(30)와 전기적으로 연결될 수 있다.
상기 메모리(10)는 다양한 유형의 데이터를 저장하기 위한 서로 다른 유형의 저장 장치일 수 있다. 예를 들어, 유전자 시퀀서(1)의 메모리 또는 내부 메모리일 수 있으며, 또한 플래시 메모리, SM 카드(Smart Media Card, 스마트 미디어 카드), SD 카드(Secure Digital Card, 보안 디지털 카드) 등 유전자 시퀀서(1)에 연결할 수 있는 메모리 카드일 수 있다. 또한, 메모리(10)는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있으며, 하드 디스크, 메모리, 플러그인 하드 디스크, 스마트 메모리 카드(Smart Media Card, SMC) 및 SD(Secure Digital) 카드, 플래시 카드(Flash Card), 적어도 하나의 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치와 같은 비휘발성 메모리, 또는 기타 휘발성 솔리드 스테이트 기억 장치일 수 있다. 메모리(10)는 다양한 유형의 데이터를 저장하는데 사용되며, 예를 들어 상기 유전자 시퀀서(1)에 설치된 각종 어플리케이션(Applications), 위의 형광 이미지 정합 방법을 적용하여 설치 및 획득한 데이터 등의 정보를 저장하는데 사용된다.
표시 화면(20)은, 유전자 시퀀서(1)에 설치되고, 정보를 표시하는데 사용된다.
프로세서(30)는 형광 이미지 정합 방법 및 유전자 시퀀서(1)에 설치된 운영 체제 및 애플리케이션 디스플레이 소프트웨어와 같은 다양한 소프트웨어를 실행하도록 구성된다. 프로세서(30)는 프로세서(중앙 처리 장치, CPU), 마이크로 컨트롤러 장치(Micro-Controller Unit, MCU) 및 컴퓨터 명령을 해석하고 컴퓨터 소프트웨어에서 데이터를 처리하기 위한 기타 장치를 포함하지만, 이에 한정되지는 않는다.
유전자 시퀀싱 시스템(100)은 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있으며, 하나 이상의 모듈은 유전자 시퀀서(1)의 메모리(10)에 저장되고 하나 이상의 프로세서에 의해 작동 가능하도록 구성되며(이 실시예는 하나의 프로세서(30)이다), 이로써 본 발명의 실시예를 완성한다. 예를 들어, 도 3을 참조하면, 상기 유전자 시퀀싱 시스템(100)은 이미지 획득 모듈(11), 구역 선택 모듈(12), 픽셀 합계 획득 모듈(13), 합계 최소값 검색 모듈(14), 픽셀 레벨 보정 모듈(15) 및 기타 궤적 교차점 위치 획득 모듈(16), 중심법 보정 모듈(17), 서브 픽셀 레벨 위치 획득 모듈(18)을 포함한다. 본 발명의 실시예에서 언급되는 모듈은, 특정 기능을 완성하는 프로그램 세그먼트일 수 있으며, 프로그램보다 프로세서의 소프트웨어 실행 프로세스를 설명하는데 적합하다.
전술한 형광 영상 정합 방법의 각 실시예에 대응하여 유전자 시퀀서(1)는 도 3에 도시된 기능 모듈의 일부 또는 전부를 포함할 수 있으며, 각 모듈의 기능은 아래에서 상세히 설명한다. 상기 형광 이미지 정합 방법의 각 실시예에서 사용한 동일한 명사, 관련 명사 및 구체적인 설명은, 각 모듈의 기능에 대한 다음의 논의에도 적용될 수 있음을 유의해야 한다. 공간을 절약하고 반복을 피하기 위해, 여기서는 반복하지 않는다.
이미지 획득 모듈(11)은 바이오칩의 하나 이상의 형광 이미지를 획득한다.
구역 선택 모듈(12)은 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역을 선택한다.
픽셀 합계 획득 모듈(13)은 제1 방향 및 제2 방향에서 상기 형광 이미지 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하며, 상기 제1 방향은 상기 제2 방향에 수직이다.
합계 최소값 검색 모듈(14)은 템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하고, 각각 상기 제1 방향과 상기 제2 방향의 상기 픽셀 합계 특징 중에서 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응되는 픽셀 합계의 합계 최소값을 순회 검색하며, 상기 합계 최소값에 대응하는 위치는 상기 궤적선 위치이다.
픽셜 레벨 보정 모듈(15)은 상기 궤적선 위치의 국부 구역 내에서, 상기 궤적선에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하며, 상기 픽셀 레벨 보정을 진행하는 궤적선의 교점은 픽셀 레벨 궤적 교차점이다.
기타 궤적선 교차점 위치 획득 모듈(16)은, 상기 픽셀 레벨 궤적 교차점에 따라 상기 바이오칩 상의 기타 궤적 교차점의 위치를 획득하고, 상기 기타 궤적 교차점에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행한다.
중심법 보정 모듈(17)은, 중심법에 따라 상기 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하여, 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 얻는다.
서브 픽셀 레벨 부위 획득 모듈(18)은 균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 바이오칩 표면에 균등하게 분포된 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득한다.
본 발명의 실시예는 또한, 컴퓨터 프로그램이 저장된 비휘발성 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하며, 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때, 상기한 것 중 어느 하나에 기재된 형광 이미지 정합 방법의 각 단계가 실현된다.
상기 유전자 시퀀싱 시스템 / 유전자 시퀀서 / 컴퓨터 장비의 집적 모듈 / 유닛이 소프트웨어 기능 유닛의 형태로 구현되어 독립적인 제품으로 판매 또는 사용되는 경우, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장될 수 있다. 이러한 이해를 바탕으로, 본 발명은 전술한 구현 방법의 모든 프로세스 또는 일부 프로세스를 구현하고, 컴퓨터 프로그램을 통해 관련 하드웨어를 지시하여 완료할 수도 있으며, 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있다. 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때, 전술한 방법 실시예의 단계가 구현될 수 있다. 여기서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하고, 상기 컴퓨터 프로그램 코드는 소스 코드, 객체 코드, 실행 파일 또는 일부 중간 형태일 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 상기 컴퓨터 프로그램 코드를 전달할 수 있는 모든 독립 체 또는 장치, 기록 매체, U 디스크, 모바일 하드 디스크, 자기 디스크, 광 디스크, 컴퓨터 메모리, 읽기 전용 메모리(Read-Only Memory, ROM), 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory, RAM), 전기 캐리어 신호, 통신 신호 및 소프트웨어 배포 매체 등을 포함한다.
소위 프로세서는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit, CPU)일 수 있으며, 기타 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor, DSP), 주문형 집적 회로(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(Field-Programmable Gate Array, FPGA) 또는 기타 프로그래밍 가능 논리 장치, 개별 게이트 또는 트랜지스터 논리 장치, 개별 하드웨어 구성 요소등일 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로 프로세서일 수도 있고, 프로세서는 기존 프로세서일 수도 있다. 상기 프로세서는 상기 유전자 시퀀싱 시스템 / 유전자 시퀀서의 제어 센터로서, 다양한 인터페이스와 라인을 사용하여 전체 유전자 시퀀싱 시스템 / 유전자 시퀀서의 각 부분을 연결한다.
상기 메모리는 상기 컴퓨터 프로그램 및/또는 모듈을 저장하는데 사용되며, 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램 및/또는 모듈을 운영 또는 실행하고 메모리에 저장된 데이터를 호출하여 상기 유전자 시퀀싱 시스템 / 유전자 시퀀서의 다양한 기능을 구현한다. 상기 메모리는 주로 프로그램 저장 구역 및 데이터 저장 구역을 포함할 수 있으며, 프로그램 저장 구역은 운영 체제, 적어도 하나의 기능(예를 들어, 사운드 재생 기능, 이미지 재생 기능 등)에 필요한 응용 프로그램 등을 저장할 수 있다. 또한, 메모리는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있으며, 하드 디스크, 메모리, 플러그인 하드 디스크, 스마트 메모리 카드(Smart Media Card, SMC) 및 SD(Secure Digital) 카드, 플래시 카드(Flash Card), 적어도 하나의 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치와 같은 비휘발성 메모리, 또는 기타 휘발성 솔리드 스테이트 기억 장치일 수 있다.
도 4a, 도 4b를 참조하면, 도 4a는 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 형광 이미지에서의 국부 구역의 특징 효과도이고, 도 4b는 도 4a의 특정 구역의 확대 후의 효과도이다. 상기 형광단은 미리 설정된 규칙에 따라 상기 바이오칩 상에 분포되어 있으며, 특별한 설계 및 처리를 통해 상기 바이오칩 상의 일부 위치에는 부위가 존재하지 않도록 할 수도 있다. 도 4a에 도시된 봐와 같이, 형광단이 25% 이상일 때(4가지 염기가 균형을 이룰 때), 임의의 위치가 발광하는 경우, 발광하지 않는 경계선 프레임 위치가 강조 표시된다. 도 4a에서 수평 방향의 경계선 프레임 수는 2개(검은색 화살표가 가리키는 위치는 경계선 프레임의 위치), 수직 방향의 경계선 프레임 수는 3개이다. 수평 및 수직 방향의 경계선 프레임을 각각 확대처리하고, 수직 방향을 예로 들면, 강조 표시된 경계선 프레임은 3개의 형광단 위치로 구성될 수 있으며, 가운데 행의 형광단에는 밝은 점이 있으며 가운데 행의 양쪽에 있는 형광단에는 밝은 점이 없다. 가운데 행의 형광단은 궤적선을 형성하고, 가운데 행의 양쪽에 있는 형광단은 어두운 선을 형성한다. 강조 표시된 상기 경계선 프레임은 상기 궤적선과 상기 궤적선의 양쪽에 있는 어두운 선을 포함할 수 있음을 이해해야 한다. 바이오칩 상의 부위 레이아웃 방법과 궤적선 레이아웃 방법에 대한 이해는 PCT 특허출원 PCT/US2011/050047에 공개된 생화학 어레이 칩을 참조하기 바람.
도 5a, 도 5b를 참조하면, 도 5a는 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 형광 이미지 내부 국부 구역도이고, 도 5b는 도 5a에 제공된 내부 국부 구역도의 수직 방향의 픽셀 합계 특징의 개략도이다. 도 5a에 도시된 바와 같이, 형광 이미지의 수평 방향으로 폭 80%, 수직 방향으로 길이 10%의 직사각형 구역(흰색 직사각형 프레임 선택 부분)이 선택된다. 형광 이미지의 내부 국부 구역에는 수직 방향으로 4개의 경계선 프레임과 수평 방향으로 2개의 경계선 프레임이 있다. 수직 방향을 예로 들면, 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역의 수직 방향의 픽셀 합계 특징이 계산된다. 도 5b에 도시된 바와 같이, 도 5b의 수평축은 상기 바이오칩 상의 형광 이미지의 내부 국부 구역의 픽셀 위치 좌표를 나타내고, 수직축은 픽셀 그레이 값의 합을 나타낸다. 4개의 픽셀 합계 최소값의 위치가 도 5b에 도시된다. 4개의 픽셀 합계 최소값은 수직 방향에서 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역에 있는 4개의 경계선 프레임 위치에 대응한다. 그 중, 검은색 타원 마크의 위치는 도 5a에 제공된 형광 이미지의 내부 국부 구역의 수직 방향에 있어서 두 번째(왼쪽에서 오른쪽으로 순서대로) 경계선 프레임의 위치이다.
도 6a, 도 6b 및 도 6c를 참조하면, 도 6a는 3개의 제1 템플릿 라인을 사용하여 도 5b에 도시된 픽셀 합계 특징을 검색하는 개략도이고, 도 6b는 3개의 제1 템플릿 라인을 사용하여 도 5b에 도시된 픽셀 합계 특징을 검색하는 또 다른 개략도이며, 도 6c는 3개의 제1 템플릿 라인을 사용하여 도 5b에 도시된 픽셀 합계 특징을 검색하는 다른 개략도이다. 제1 템플릿 라인 3개마다 고정되어 합계 특징에서 차례로 검색을 하고, 상기 제1 템플릿 라인 3개 사이의 거리는 고정되어 있지만 동일하지는 않다. 예를 들어 첫 번째 제1 템플릿 라인과 두 번째 제1 템플릿 라인 사이의 거리는 두 번째 제1 템플릿 라인과 세 번째 제1 템플릿 라인 사이의 거리보다 작다. 도 6a 및 도 6c에 도시된 바와 같이, 3개의 제1 템플릿 라인의 위치는 상기 픽셀 합계 특징의 합계 최소값이 위치한 위치에 동시에 위치되지 않는다. 도 6b에 도시된 바와 같이, 3개의 제1 템플릿 라인의 위치는 처음 세 개의 픽셀 합계 특징에서 합계 최소값의 위치(왼쪽에서 오른쪽으로)에 위치하며, 이때 세 개의 제1 템플릿 라인의 픽셀 합계의 합계 값이 가장 작다. 픽셀 합계의 합계 최소값에 대응하는 위치는 궤적선의 대략적인 위치이다. 이 단계와 관련하여(세 개의 제1 템플릿 라인을 사용하여 도 5b에 도시된 픽셀 합계 특징을 검색), 세 개의 가상 제1 템플릿 라인이 그들 사이의 고정된 간격에 따라 왼쪽에서 오른쪽으로 픽셀 합계 특징의 좌표 곡선(도 5b 참조)을 "롤링"하여 "눌린" 위치에서 픽셀 합계 값을 각각 읽는다(소위 순회). 그리고 3개의 값을 합산하여 도 7의 좌표 그래프에 합산한 값을 그리고, 각 합산에 의해 얻은 값은 첫 번째 제1 템플릿 라인이 위치한 위치의 세로 좌표에 표시된다.
도 7을 참조하면, 도 7은 3개의 제1 템플릿 라인의 픽셀 합계에 대한 합계 특징의 개략도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 검은색 원으로 선택된 부분은 해당 위치에 있는 3개의 제1 템플릿 라인의 픽셀 합계의 합계값이 가장 작고, 합계값이 가장 작은 위치는 상기 궤적선의 대략적인 위치에 대응한다.
도 8a, 도 8b 및 도 8c를 참조하면, 도 8a는 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 궤적선 국부 구역도이고, 도 8b는 궤적선 국부 구역도의 수직 방향의 픽셀 합계 특징의 개략도이며, 도 8c는 도 8b에서 선택된 구역을 확대한 개략도이다. 도 8a에 도시된 바와 같이, 흰색 실선 프레임 부분은 선택한 궤적선의 국부 구역이며, 순회하여 단일 방향(수평 또는 수직 방향)에서 궤적선의 국부 구역의 픽셀 합을 얻는다. 수직 방향을 예로 들면, 도 8b에 도시된 바와 같이, 궤적선 국부 구역의 수직 방향의 픽셀 합계 특징의 개략도에는 W자형 라인 특징이 나타 난다(검은색 타원 원의 선택된 부분). W자형 라인 특징 곡선을 확대 처리하면, 도 8c에 도시된 바와 같이 W자형 라인 특징에는 2개의 파곡 위치와 하나의 파봉 위치가 있다. 2개의 파곡 위치는 상기 바이오칩의 상기 궤적선의 양쪽에 있는 어두운 선에 대응하는 위치이며, 어두운 선에 대응하는 위치의 픽셀 합계 값은 비교적 낮다. W자형 라인 특징에서 파봉에 대응하는 위치는 상기 궤적선에 대응하는 위치이고, 상기 궤적선에 대응하는 위치의 픽셀 합계 값은 비교적 높다.
도 9를 참조하면, 도 9는 도 8b에 도시된 픽셀 합계 특징으로부터 획득된 픽셀 합계의 합계 특징의 개략도이다. 도 8b에 도시된 궤적선 국부 구역도의 수직 방향의 픽셀 합계 특징 개략도에 대해, 미리 설정된 거리가 4인 2개의 제3 템플릿 라인을 선택하여 상기 궤적선 위치의 국부 구역 픽셀 합계 특징을 순회 검색한다. 미리 설정된 거리 "4"는 바이오칩 템플릿의 파라미터에 따라 선택된다. 미리 설정된 거리가 4인 2개의 제3 템플릿 라인에 대응하는 픽셀 합계의 합계 특징을 얻고, 합계 특징의 최소값을 얻는다. 도 9에 도시된 바와 같이, 수평축에서 (40, 60)구간 사이에 픽셀 합계의 합계 최소값이 존재한다. 합계 최소값에 대응하는 위치는 W자형 라인 특징에서 파곡의 픽셀 레벨 위치이다. 상기 파곡의 픽셀 레벨 위치에 따라 상기 궤적선의 픽셀 레벨 위치를 획득할 수 있다.
도 10을 참조하면, 도 10은 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 픽셀 레벨 궤적 교차점을 사용하여 기타 궤적 교차점을 도출하는 개략도이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 밝은 회색 점은 획득한 픽셀 레벨 궤적선 교차점 위치를 나타낸다. 상기 바이오칩에서, 상기 제1 그룹 궤적선과 상기 제2 그룹의 궤적선 사이의 배열은 규칙적이고, 상기 궤적 교차점의 배열도 규칙적이다. 획득한 픽셀 레벨 궤적 교차점 위치에 따라 대응하는 규칙을 사용하여 상기 바이오칩의 기타 궤적 교차점 위치를 얻는다(진한 회색 점은 기타 궤적 교차점을 나타낸다). 이때 획득한 기타 궤적 교차점의 위치는 대략적인 위치이며, 기타 궤적 교차점에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하여 기타 궤적 교차점의 픽셀 레벨 위치를 얻는다.
도 11a, 도 11b를 참조하면, 도 11a는 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역의 개략도이고, 도 11b는 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역의 수평 방향에서의 픽셀 합계 특징의 개략도이다. 도 11a에 도시된 바와 같이, 너비가 3개 픽셀이고 길이가 50개 픽셀인 구역을 상기 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역(흰색 선 프레임에서 선택한 부분은 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역이다)으로 선택할 수 있다. 상기 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역의 중심 위치를 획득하는바, 수직 방향으로 상기 중심 위치를 통과하는 궤적선은 서브 픽셀 레벨 궤적선이다. 도 11b에 도시된 바와 같이, 수평축은 수평 방향의 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역의 픽셀 위치 좌표를 나타내고, 수직축은 픽셀 그레이 값의 합을 나타낸다. 수평축 좌표 구간은 (0, 2)이다. 픽셀 위치 좌표가 1일 때 픽셀 합계값은 최대값에 도달하고, 픽셀 위치 좌표가 2이면 픽셀 합계값은 0이고, 픽셀 위치 좌표가 0이면 픽셀 합계 값은 구간 (1000, 1200) 사이에 있다. 도 11b에 도시된 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역 개략도를 사용하여, 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역에서 중심 위치의 대략적인 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어 중심 위치는 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역의 왼쪽에 있다.
도 12a, 도 12b를 참조하면, 도 12a는 픽셀 레벨 궤적선의 위치의 개략도이고, 도 12b는 서브 픽셀 레벨 궤적선의 위치의 개략도이다. 도 12a에 도시된 바와 같이, 선택된 검은색 프레임 구역은 특정 궤적선의 픽셀 레벨 위치를 나타내며, 상기 픽셀은 아래에서 세분화된다(중심법에 따라 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하여, 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 얻는다). 도 12b에 도시된 바와 같이, 서브 픽셀 레벨 위치가 얻어지며, 여기서 밝은 회색 점은 특정 궤적선의 국부 구역의 중심 위치를 나타낸다. 검은 점을 통과하는 직선이 궤적선임을 알 수 있으며, 상기 궤적선은 서브 픽셀 레벨 궤적이다.
도 13은 균등 그리드 그리기 방법을 사용하여 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득하는 개략도이다. 도시된 바와 같이, 검은색 원은 상기 제1 방향의 서브 픽셀 레벨 궤적선과 상기 제2 방향의 서브 픽셀 레벨 궤적선의 교차점을 나타내며, 상기 교차점 위치는 서브 픽셀 레벨 위치이다. 상기 제1 방향 및 상기 제2 방향에 있어서, 인접한 2개의 서브 픽셀 레벨 궤적선의 교차점으로 형성된 블록 구역을 획득하며, 여기서 상기 블록 구역은 미리 설정된 규칙에 따라 상기 부위가 배열된다. 균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 블록 구역 상의 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득한다.
본 발명에 의해 제공되는 몇 가지 구체적인 구현 방식에 있어서, 개시된 단말 및 방법은 다른 방식으로 구현될 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 위에서 설명한 시스템 구현은 예시일 뿐인바, 예를 들어 상기 모듈의 분할은 논리적 기능 분할일 뿐이고, 실제 구현에는 다른 분할 모드가 있을 수 있다.
본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 본 발명의 실시예가 전술한 실시예의 세부 사항에 한정되지 않고, 본 발명의 실시예가 본 발명의 실시예의 사상 또는 기본 특성을 벗어나지 않고 다른 특정 형태로 구현될 수 있음은 자명하다. 따라서 어떤 관점에서 보더라도, 본 실시예는 예시적이고 비제한적인 것으로 간주되어야 한다. 본 발명의 실시예의 범위는 상기 설명이 아닌 첨부된 청구범위에 의해 정의되므로 청구항의 균등한 요소의 의미 및 범위 내의 모든 변경은 본 발명의 실시예에 포함된다. 청구범위의 참조 기호는 관련된 청구범위를 한정하는 것으로 간주되어서는 안된다. 시스템, 장치 또는 단말의 청구범위에 명시된 여러 유닛, 모듈 또는 장치는 소프트웨어 또는 하드웨어를 통해 동일한 장치, 모듈 또는 장치로 구현될 수도 있다.
상기 실시예는 본 발명의 실시예의 기술적 해결 방안을 설명하기 위한 것일 뿐, 한정하는 것은 아니다. 상기 바람직한 실시예를 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 실시예의 기술 솔루션에 대한 수정 또는 균등한 대체가 본 발명의 실시예의 기술 솔루션의 정신 및 범위를 벗어나지 않는다는 것을 이해해야 한다.
유전자 시퀀서 1
메모리 10
표시 화면 20
프로세서 30
이미지 획득 모듈 11
구역 선택 모듈 12
픽셀 합계 획득 모듈 13
합계 최소값 검색 모듈 14
이미지 레벨 보정 모듈 15
기타 궤적 교차점 위치 획득 모듈 16
중심법 보정 모듈 17
서브 픽셀 레벨 부위 획득 모듈 18

Claims (10)

  1. 바이오칩에 적용되는 형광 이미지 정합 방법으로서, 상기 바이오칩 상의 궤적선 사이의 픽셀 거리는 템플릿 파라미터이고, 상기 형광 이미지 정합 방법은,
    상기 바이오칩의 하나 이상의 형광 이미지를 획득하는 단계;
    상기 형광 이미지의 내부 국부 구역을 선택하는 단계;
    제1 방향 및 제2 방향에서 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하는 단계, 여기서 상기 제1 방향은 상기 제2 방향에 수직이며,
    템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하고, 각각 상기 제1 방향과 상기 제2 방향의 상기 픽셀 합계 특징 중에서 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응되는 픽셀 합계의 합계 최소값을 순회 검색하는 단계, 여기서, 상기 합계 최소값에 대응하는 위치는 상기 궤적선의 위치이며;
    상기 궤적선의 위치의 국부 구역 내에서, 상기 궤적선에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하는 단계, 여기서 상기 픽셀 레벨 보정을 진행하는 궤적선의 교점은 픽셀 레벨 궤적 교차점이며;
    상기 픽셀 레벨 궤적 교차점에 따라 상기 바이오칩 상의 기타 궤적 교차점의 위치를 획득하고 상기 기타 궤적 교차점에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하는 단계;
    중심법에 따라 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하여, 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 얻는 단계; 및
    균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 바이오칩 표면에 균등하게 분포된 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 형광 이미지 정합 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1 방향 및 제2 방향에서 상기 형광 이미지의 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하는 단계는,
    복수의 제2 템플릿 라인을 선택하는 단계;
    상기 제1 방향 및 상기 제2 방향에 있어서 상기 제2 템플릿 라인이 상기 형광 이미지 내부 국부 구역에서 각각 평행 이동하는 작업을 진행하는 단계; 및
    상기 형광 이미지의 내부 국부 구역에서 제2 템플릿 라인의 위치가 커버하는 픽셀의 그레이 스케일 값의 중첩 합계를 계산하는 단계를 포함하며,
    상기 그레이 스케일 값의 중첩 합계는 상기 제2 템플릿 라인의 위치가 커버하는 픽셀의 그레이 스케일 값의 합계인 것을 특징으로 하는 형광 이미지 정합 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하고, 각각 상기 제1 방향과 상기 제2 방향의 상기 픽셀 합계 특징 중에서 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응되는 픽셀 합계의 합계 최소값을 순회 검색하는 단계는,
    템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하는 단계;
    상기 제1 방향 및 상기 제2 방향의 픽셀 합계 특징을 사용하여 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응하는 픽셀 합계의 합계 값을 계산하는 단계; 및
    상기 픽셀 합계의 합계 값의 최소값을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 형광 이미지 정합 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 궤적선의 위치의 국부 구역 내에서, 상기 궤적선에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하는 단계는,
    상기 제1 방향 및 상기 제2 방향에서 상기 궤적선의 위치의 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하는 단계;
    미리 설정된 거리만큼 떨어진 복수의 제3 템플릿 라인을 선택하여, 상기 궤적선의 위치의 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 순회 검색하는 단계;
    상기 미리 설정된 거리만큼 떨어진 복수의 제3 템플릿 라인에 대응하는 픽셀 합계의 합계 최소값을 획득하는 단계; 및
    상기 합계 최소값에 대응하는 위치에 따라 상기 궤적선의 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 형광 이미지 정합 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 합계 최소값에 대응하는 위치에 따라 상기 궤적선의 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계는,
    상기 합계 최소값에 대응하는 위치에 따라 W자형 라인 특징에서 파곡의 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계, 여기서 상기 궤적선의 위치의 국부 구역의 픽셀 합계 특징은 W자형 라인 특징을 포함하고; 및
    상기 파곡의 픽셀 레벨 위치에 따라 상기 궤적선의 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 형광 이미지 정합 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 중심법에 따라 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하는 단계는,
    픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역을 선택하는 단계,
    상기 픽셀 레벨 궤적선의 국부 구역의 중심 위치를 획득하는 단계, 및
    상기 중심 위치에 따라 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 형광 이미지 정합 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 바이오칩 표면에 균등하게 분포된 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계는,
    상기 제1 방향 및 상기 제2 방향에 있어서, 인접한 2개의 서브 픽셀 레벨 궤적의 교차점으로 형성된 블록 구역을 획득하는 단계, 여기서 상기 블록 구역은 미리 설정된 규칙에 따라 부위를 배열하며; 및
    균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 블록 구역상의 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 형광 이미지 정합 방법.
  8. 바이오칩에 적용되는 유전자 시퀀싱 시스템으로서, 상기 바이오칩 상의 궤적선 사이의 픽셀 거리는 템플릿 파라미터이고, 상기 유전자 시퀀싱 시스템은,
    상기 바이오칩의 하나 이상의 형광 이미지를 획득하는 이미지 획들 모듈;
    상기 형광 이미지의 내부 국부 구역을 선택하는 구역 선택 모듈;
    제1 방향 및 제2 방향에서 상기 형광 이미지 내부 국부 구역의 픽셀 합계 특징을 획득하는 픽셀 합계 획득 모듈, 여기서 상기 제1 방향은 상기 제2 방향에 수직이며;
    템플릿 파라미터에 따라 복수의 제1 템플릿 라인을 선택하고, 각각 상기 제1 방향과 상기 제2 방향의 상기 픽셀 합계 특징 중에서 상기 복수의 제1 템플릿 라인에 대응되는 픽셀 합계의 합계 최소값을 순회 검색하는 합계 최소값 검색 모듈, 여기서, 상기 합계 최소값에 대응하는 위치는 상기 궤적선의 위치이며;
    상기 궤적선의 위치의 국부 구역 내에서, 상기 궤적선에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하는 픽셜 레벨 보정 모듈, 여기서 상기 픽셀 레벨 보정을 진행하는 궤적선의 교점은 픽셀 레벨 궤적 교차점이며;
    상기 픽셀 레벨 궤적 교차점에 따라 상기 바이오칩 상의 기타 궤적 교차점의 위치를 획득하고 상기 기타 궤적 교차점에 대해 픽셀 레벨 보정을 진행하는 기타 궤적선 교차점 위치 획득 모듈;
    중심법에 따라 픽셀 레벨 궤적선의 위치를 보정하여, 상기 궤적선의 서브 픽셀 레벨 위치를 얻는 중심법 보정 모듈; 및
    균등 그리드 그리기 방법을 통하여 상기 바이오칩 표면에 균등하게 분포된 부위의 서브 픽셀 레벨 위치를 획득하는 서브 픽셀 레벨 부위 획득 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 시퀀싱 시스템.
  9. 프로세서를 포함하는 유전자 시퀀서로서, 상기 프로세서는 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램을 실행될 때, 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 상기 형광 이미지 정합 방법을 구현하는 것을 특징으로 하는 유전자 시퀀서.
  10. 컴퓨터 프로그램이 저장된 비휘발성 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때, 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 상기 형광 이미지 정합 방법을 구현하는 것을 특징으로 하는 저장 매체.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113255649B (zh) * 2021-06-21 2023-09-19 北博(厦门)智能科技有限公司 一种基于图像识别的图像分割框选方法及终端
WO2024001051A1 (zh) * 2022-06-29 2024-01-04 深圳华大生命科学研究院 空间组学单细胞数据获取方法及装置和电子设备
CN115331735B (zh) * 2022-10-11 2023-03-17 青岛百创智能制造技术有限公司 芯片解码方法及装置
CN117237441B (zh) * 2023-11-10 2024-01-30 湖南科天健光电技术有限公司 亚像素定位方法、系统、电子设备和介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050281462A1 (en) 2004-06-16 2005-12-22 Jayati Ghosh System and method of automated processing of multiple microarray images

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100463336B1 (ko) * 2001-10-11 2004-12-23 (주)가이아진 바이오칩 이미지 분석 시스템 및 그 방법
AU2003298655A1 (en) * 2002-11-15 2004-06-15 Bioarray Solutions, Ltd. Analysis, secure access to, and transmission of array images
US8774494B2 (en) * 2010-04-30 2014-07-08 Complete Genomics, Inc. Method and system for accurate alignment and registration of array for DNA sequencing
US9671344B2 (en) * 2010-08-31 2017-06-06 Complete Genomics, Inc. High-density biochemical array chips with asynchronous tracks for alignment correction by moiré averaging
JP5822664B2 (ja) * 2011-11-11 2015-11-24 株式会社Pfu 画像処理装置、直線検出方法及びコンピュータプログラム
CN102821238B (zh) * 2012-03-19 2015-07-22 北京泰邦天地科技有限公司 宽视场超高分辨率成像系统
CN103150550B (zh) * 2013-02-05 2015-10-28 长安大学 一种基于运动轨迹分析的道路行人事件检测方法
US9481903B2 (en) * 2013-03-13 2016-11-01 Roche Molecular Systems, Inc. Systems and methods for detection of cells using engineered transduction particles
AU2014296253A1 (en) * 2013-07-30 2016-02-04 President And Fellows Of Harvard College Quantitative DNA-based imaging and super-resolution imaging
US9536334B2 (en) * 2013-10-18 2017-01-03 Schlumberger Technology Corporation Image strip display
CN105427327B (zh) * 2015-12-10 2017-05-31 北京中科紫鑫科技有限责任公司 一种dna测序的图像配准方法及装置
CN105427328B (zh) 2015-12-10 2017-05-31 北京中科紫鑫科技有限责任公司 一种dna测序的互信息图像配准方法及装置
CN105303187B (zh) * 2015-12-10 2017-03-15 北京中科紫鑫科技有限责任公司 一种dna测序的图像识别方法及装置
CN105550990B (zh) 2015-12-10 2017-07-28 北京中科紫鑫科技有限责任公司 一种基于傅里叶配准的dna图像处理方法及装置
EP3413267B1 (en) * 2016-02-05 2023-06-28 Ricoh Company, Ltd. Object detection device, device control system, objection detection method, and program
CN107730541A (zh) * 2016-08-12 2018-02-23 广州康昕瑞基因健康科技有限公司 图像配准方法和系统及图像拍摄对位方法和系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050281462A1 (en) 2004-06-16 2005-12-22 Jayati Ghosh System and method of automated processing of multiple microarray images

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Nikolaos Giannakeas 등, An automated method for gridding and clustering-based segmentation of cDNA microarray images, Computerized Medical Imaging and Graphics(2009.01.)
Peter Bajcsy, An Overview of DNAMicroarray Grid Alignment and Foreground Separation Approaches, EURASIP Journal on Applied Signal Processing(2006.12.01.)
Peter Bajcsy, Gridline: Automatic Grid Alignment in DNA Microarray Scans, IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING(2004.01.)

Also Published As

Publication number Publication date
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