一种全自动化的肠道寄生虫虫卵诊断成像系统的制作方法

本实用新型涉及生物医学显微技术领域，尤其涉及一种全自动化的肠道寄生虫虫卵诊断成像系统。

背景技术：

麦克马斯特虫卵计数法和加氏加藤法是最为常用的两种检查寄生虫感染的方法，麦氏法对于可被饱和食盐水漂浮起来的虫卵而言，准确度高于加氏加藤涂片法，一般被作为国际金标准来衡量诊断系统的准确性。目前研究热点主要集中人体血吸虫感染(普遍存在于埃及和东南亚地区)和反刍动物的蛔虫、线虫、鞭虫、球虫等感染。以马为例，利用几丁质荧光标记和图像处理结合智能手机成像计数，测试了蛔虫和线虫混合感染的样品，但其样品制备环节复杂，对智能手机的迭代依赖性也较强。现有的关于现场检测的研究系统多数基于智能手机，利用其方便携带的优势，但其放大倍数很低，对于整个麦氏板计数区域的亮视场成像，会增加后期图像处理的难度。而后期图像处理利用机器学习的方法进行虫卵识别，对于血吸虫卵而言，其灵敏度可达到79％，特异性达到90％多，在未来可以将灵敏度提高到90％以上。另外，在商用显微镜上安装自主设计的支持架来采集图像，后期再进行图像处理。或者基于手机，利用荧光成像，结合手机app传递图像到处理器进行识别也是热门的研究方向。综上所述，目前的研究基于荧光标记，样品制备复杂，后期拍摄的荧光图片会丢失致病信息，且视野范围不清晰，或者是结合了机器学习，但准确率太低，因此开发一种不依赖于专家操作同时样品制备简单的标准化诊断系统，是极为迫切的。

技术实现要素：

(一)要解决的技术问题

针对于上述技术问题，本实用新型提出了一种全自动化的肠道寄生虫虫卵诊断成像系统。

(二)技术方案

本实用新型提供了一种全自动化的肠道寄生虫虫卵诊断成像系统，包括：第一运动调节部件，用于驱动样品移动；第二运动调节部件，用于驱动相机移动；样品台，设置于所述第一运动调节部件上，用于承载所述样品；相机支撑部件，设置于所述第二运动调节部件上，用于承载相机；光源，用于对所述样品提供照明；相机，设置于所述相机支撑部件上，用于对所述样品成像。

在本实用新型的一些实施例中，所述第一运动调节部件包括：x-y方向光学平移台，其包括两个步进电机，可驱动其上的所述样品台沿x方向和y方向移动。

在本实用新型的一些实施例中，所述第二运动调节部件包括：z方向光学平移台，其包括一步进电机，可驱动其上的所述相机支撑部件沿z轴方向移动。

在本实用新型的一些实施例中，所述第二运动调节部件还包括：倾斜位移台，设置于所述z方向光学平移台的上表面，可形成相对于水平面具有倾斜角度的平面。

在本实用新型的一些实施例中，所述相机支撑部件包括：相机台，设置于所述第二运动调节部件上；镜头外架，设置于所述相机台上，用于容置所述相机的镜头组件。

在本实用新型的一些实施例中，所述相机包括：相机本体，设置于所述相机台上；镜头组件，设置于所述镜头外架内，包括CCTV lens和Board lens；所述光源为LED灯，设置于所述相机台下方、与所述镜头组件正对的位置。

在本实用新型的一些实施例中，还包括：控制器，用于控制所述x-y方向光学平移台和所述z方向光学平移台的步进电机的动作。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本实用新型具有以下有益效果：

全自动化的肠道寄生虫虫卵诊断成像系统装置具有体积小、低成本的特点；利用本实用新型的诊断成像系统，无需专家进行手工检查，自动化程度高，适合经济落后地区的疾病预防和及时诊断；避免了以前系统对智能手机版本的依赖性，可得到更大视场的成像，且视野范围更加清晰；对于背景杂质多的样品，采用亮视场成像，可以缩短和简化对大量样品的前期处理过程，同时利用神经网络识别，更加快速，比以往传统的方法更精确；系统可以实现现场的寄生虫感染程度、药物治疗效果及时进行监测，及时了解情况，及时治疗。

附图说明

图1是本实用新型实施例全自动化的肠道寄生虫虫卵诊断成像系统的结构示意图。

图2是U-net网络的结构示意图。

图3是计算机的用户操作界面图。

图4是羊的球虫卵样品扫描成像后拼接得到的图像，其中A为整幅图像，B、C、D、E分别是A中的a、b、c、d的放大图。

图5是不同虫卵的图像，其中A和B分别为羊线虫卵和牛的球虫卵的图像，C和D分别为狗的球虫卵和蛔虫卵的图像。

图6是神经网络分割识别的结果图像，其中A是福尔马林溶液保存的蛔虫卵样品拍出的原图，B是蛔虫卵图像经网络识别后的概率图，C是蛔虫卵图像利用阈值处理后的图。D是福尔马林溶液保存的鞭虫卵样品拍出的原图，E是鞭虫卵图像经网络识别后的概率图，F是鞭虫卵图像利用阈值处理后的图。G是福尔马林溶液保存的球虫卵样品拍出的原图，H是球虫卵图像经网络识别后的概率图，I是球虫卵图像利用阈值处理后的图。

图7是神经网络分割识别的结果图像中，其中A是蛔虫卵新鲜样品拍出的原图，B是蛔虫卵图像经网络识别后的概率图，C是蛔虫卵图像利用阈值处理后的图。D是蛔球虫卵混合新鲜样品拍出的原图，E是蛔球虫卵混合图像经网络识别后的概率图，F是蛔球虫卵混合图像利用阈值处理后的图。G是线虫卵新鲜样品拍出的原图，H是线虫卵图像经网络识别后的概率图，I是线虫卵图像利用阈值处理后的图。J是球虫卵新鲜样品拍出的原图，K是球虫卵图像经网络识别后的概率图，L是球虫卵图像利用阈值处理后的图。

【符号说明】

1-x-y方向光学平移台；2-样品台；3-z方向光学平移台；4-相机台；5-镜头外架；6-相机本体；7-光源；8-CCTV lens；9-Board lens；10-样品；11-控制器；12-计算机；13-步进电机。

具体实施方式

下面将结合实施例和实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

本实用新型实施例提供了一种全自动化的肠道寄生虫虫卵诊断成像系统，如图1所示，包括：运动调节部件、支撑部件、光学部件以及控制部件。

运动调节部件包括：一个x-y方向光学平移台1、一个z方向平移台和一个倾斜位移台。

x-y方向光学平移台1包括两个步进电机13：可驱动其上的样品台2沿x方向和y方向移动。

z方向光学平移台3包括一步进电机13，可驱动其上的相机台4沿z轴方向移动。

倾斜位移台，设置于z方向光学平移台的上表面，相对z方向光学平移台的上表面倾斜一定的俯仰角，可形成一个与水平面倾斜一定角度的平面。

支撑部件包括：镜头外架5、相机台4以及样品台2。其中，样品台2设置于x-y方向光学平移台上，可在x-y方向光学平移台1的带动下沿x方向和y方向移动。相机台4设置于z方向光学平移台3上，可在z方向光学平移台3的带动下沿z方向移动。镜头外架5设置于相机台4上，用于容置相机的镜头组件。

光学部件包括相机和光源7。相机包括相机本体6和镜头组件，相机本体6设置于相机台4上，镜头组件设置于镜头外架5内，包括CCTV lens(监控镜头)8和Board lens(球面镜头)9。光源7为LED灯，设置于相机台4下方、与相机镜头组件正对的位置。

控制部件包括：控制器11，该控制器11可以采用单片机，用于控制x-y方向光学平移台1和z方向光学平移台3的步进电机13的动作。

肠道寄生虫虫卵诊断成像系统还包括计算机12，连接控制器11和相机，用于与控制器11进行交互，以及对相机拍摄的图像进行处理。

利用本实施例的肠道寄生虫虫卵诊断成像系统检验时，首先进行样品制备。本实施例采用麦克马斯特虫卵计数漂浮法，具体包括：先称取样品1-5g(新鲜的粪便待检样品)，利用饱和食盐水将样品稀释10倍到30倍不等，再用40目铜网过筛，充分混匀后转移至改良的麦克马斯特计数板。

样品制备好后，即可利用诊断成像系统进行观察。将盛有样品10的麦克马斯特计数板放置于样品台2上。打开LED灯进行照明，控制器11控制步进电机13转动，带动样品台2沿x方向和y方向运动，实现样品的横向移动，带动相机台4沿z方向运动，实现相机对样品10的纵向对焦。样品10的信息经过CCTV lens 8和Board lens 9被相机采集，能够非常清晰地成像，实现对整个观察区域的扫描成像。倾斜平移台的安装可以很方便的调节相机及镜头组成的上部光路与样品表面保持平行。相机采集的图像传送至计算机12，由计算机12进行处理得到检验结果。

在本实用新型另一实施例肠道寄生虫虫卵诊断成像系统中，如图2所示，计算机12利用U-net网络对图像进行处理。相比于传统的卷积神经网络，用U-net网络保留了卷积层、池化层，增加了上采样的环节来保证输入输出的图片尺寸大小相同。计算机12利用U-net网络对图像进行处理时，首先用已有的图像画好标签，建立训练集，对U-net网络进行训练。

U-net网络训练完成后，再将新的样品图像输入U-net网络进行图像分割，图像切割主要包含：卷积、池化、上采样等步骤，去除了传统神经网络的全连接层。

在本实施例中，计算机12的图像处理系统具有用户操作界面，如图3所示，通过该用户操作界面来设置图像采集参数及图像保存路径等，图中右侧图像区域可以显示图像的实时采集情况，便于及时反馈给操作者进行调节。

图4为羊的球虫卵样品扫描成像后拼接得到的图像，其中A为整幅图像，B、C、D、E分别是A中的a、b、c、d的放大图。在采集到图像以后，通过设置参数，后期进行图像拼接。图5为采集到的不同虫卵的图像，稀释了30倍后虫卵在单个图片中的个数比较少，A和B分别为羊线虫卵和牛的球虫卵，C和D分别为狗的球虫卵和蛔虫卵。图像分析方面，经过采集之后进行图像的分割识别，图6中，A、D、G是福尔马林溶液保存的样品拍出的原图，B、E、H是图像经网络识别后的概率图，C、F、I是利用阈值处理后的图。图7中，A、D、G、J是新鲜样品拍出的原图，B、E、H、K是图像经网络识别后的概率图，C、F、I、L是利用阈值处理后的图。之后再通过图像标记以及利用尺寸筛选等图像处理方法对每个样品的四次采集结果(一次采集432张图像)进行计数。其中，图像标记是传统的图像处理里的一个函数，尺寸筛选是通过事先专家画好的标签所统计出来的尺寸数据进行筛选。

综上所述，本实用新型根据麦氏板上表面成像的具体要求结合机械结构、3D打印、自动控制等技术搭建出能够自动扫描和聚焦的显微成像系统，可以采集出～100mm²范围大小的图像以供后期诊断，该装置具有体积小、低成本的特点。利用本实用新型的诊断成像系统，无需专家进行手工检查，自动化程度高，适合经济落后地区的疾病预防和及时诊断；避免了以前系统对智能手机版本的依赖性，可得到更大视场的成像，且视野范围更加清晰；对于背景杂质多的样品，采用亮视场成像，可以缩短和简化对大量样品的前期处理过程，同时利用神经网络识别，更加快速，比以往传统的方法更精确；系统可以实现现场的寄生虫感染程度、药物治疗效果及时进行监测，及时了解情况，及时治疗。

至此，已经结合附图对本实施例进行了详细描述。依据以上描述，本领域技术人员应当对本实用新型有了清楚的认识。

需要说明的是，在附图或说明书正文中，未绘示或描述的实现方式，均为所属技术领域中普通技术人员所知的形式，并未进行详细说明。此外，上述对各元件的定义并不仅限于实施例中提到的各种具体结构、形状或方式，本领域普通技术人员可对其进行简单地更改或替换，例如：

(1)实施例中提到的方向用语，例如“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等，仅是参考附图的方向，并非用来限制本实用新型的保护范围；

(2)上述实施例可基于设计及可靠度的考虑，彼此混合搭配使用或与其他实施例混合搭配使用，即不同实施例中的技术特征可以自由组合形成更多的实施例。

以上所述的具体实施例，对本实用新型的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本实用新型的具体实施例而已，并不用于限制本实用新型，凡在本实用新型的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。