自适应医用POCT系统及检测方法与流程

本发明属于医用辅助设备技术领域，具体涉及一种自适应医用poct系统及检测方法。

背景技术：

poct，即时检验（point-of-caretesting），指在病人旁边进行的临床检测及床边检测（bedsidetesting），通常不一定是临床检验师来进行。是在采样现场即刻进行分析，省去标本在实验室检验时的复杂处理程序，快速得到检验结果的一类新方法。

目前，市面上现有的poct检测仪主要是通过购买仪器后采用指定的试纸做指定的项目，在检测项目的种类增加时必须依靠软件升级或者购买新的仪器才能进行检测。对于生产者来说在每次研发出一种新的项目试纸不得不投入大量的人力物力在软件上的改进和升级。对于消费群体来说必须及时更新才能进行对应的试纸检测得到项目检测结果。否则即使买了对应仪器的试纸项目也得不到相应的检测结果。

因此，有必要开发一种自适应医用poct系统及检测方法。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种自适应医用poct系统及检测方法，在新的检测项目产生后无须对系统软件进行升级，仅通过试纸训练后就能对该新的检测项目进行检测，具有很高的自适应性。

本发明所述的自适应医用poct系统，包括用于扫描试纸卡的图像的扫描装置，用于接收所述图像的处理装置，以及用于将检测结果进行显示的显示装置，所述处理装置被编程以便执行如下步骤：

从所述图像中识别出所述试纸卡所对应的检测项目和特征值，将该试纸卡的检测项目与数据库中的项目进行对比；若数据库中没有该检测项目，则进行试纸卡训练得到该检测项目的拟合公式并存储于所述数据库中；若数据库中已有该检测项目，则从数据库中调用该检测项目所对应的拟合公式，并将所述图像的特征值代入到拟合公式中计算出检测结果。

进一步，对试纸卡进行训练得到检测项目的拟合公式的具体过程包括：

将一组浓度已知的显色反应后的试纸卡的图像进行图像处理得到一组特征值，将该组特征值与标准值比对并拟合出所述检测项目的拟合公式；

所述拟合公式p为：p=ax^5+bx^4+cx^3+dx^2+ex^2+fx+g；

其中：a、b、c、d、e、f、g均为常数，x表示试纸卡的特征值。

进一步，从所述图像中识别出所述试纸卡的特征值，具体为：

首先对图像进行分割，将分割后的图像进行hsv颜色空间转换，对s分量二值化后用于边界检测，对二值化后的数据进行列求和，并计算列求和后的均值，对试纸卡的左右范围数值与均值进行比较确定出试纸卡的左右范围，如果试纸卡的左右的差值大于40列，则表示试纸卡检测失败，得不到检测结果，当小于等于40列时，则对左边界增加10列的长度且右边界减小10列的长度，作为试纸卡处理的左右边界；

对左右边界处理后图像的每一行计算r分量与g分量的差异度并求和，将求和后的数据求取均值并用图像中的每一个数据与均值做差；将做差处理后的数据进行平滑滤波后在其中寻找检测区域，并获取检测区域的对照区域的特征值。

进一步，所述寻找检测区域的方法为：

先通过最大值找到对照区，将对照区及附近区域和太远区域剔除，在剔除无用数据后的图像中继续寻找最大波峰，然后在该波峰附近区域内用一个窗口寻找最大区域，这个最大区域即为所需要的检测区域；

其中，所述附近区域包括对照区向上50行和向下50行的范围，太远区域指离对照区域向上250行以上和向下250行以上。

进一步，从所述图像中识别出所述试纸卡所对应的检测项目，具体为：

所述试纸卡上设有二维码，该二维码的信息包含有检测项目的信息；

通过扫描装置扫描试纸卡上的二维码，得到该试纸卡所对应的检测项目。

本发明所述的一种自适应医用poct系统测试方法，采用本发明所述的自适应医用poct系统，其测试方法包括以下步骤：

利用扫描装置扫描试纸卡的图像，并发送给处理装置；

所述处理装置从所述图像中识别出所述试纸卡所对应的检测项目和特征值，将该试纸卡的检测项目与数据库中的项目进行对比；若数据库中没有该检测项目，则进行试纸卡训练，得到该检测项目的拟合公式并存储于所述数据库中；

若数据库中已有该检测项目，则从数据库中调用该检测项目所对应的拟合公式，并将所述图像的特征值代入到该拟合公式中，计算出检测结果，将检测结果通过显示装置进行显示并存储于数据库中。

本发明具有以下优点：

（1）在新的检测项目产生后无须对系统软件进行升级，仅通过试纸训练后就能够对该新的检测项目进行检测，故具有很高的自适应性；

（2）采用的图像处理算法能够识别浓度更低的试纸，比现有技术的检测精度更高。

附图说明

图1为本发明的原理框架图；

图2为本发明图像处理的流程图；

图3为本发明的试纸训练过程的流程图；

图4为本发明的流程图；

图中：1、试纸卡，2、扫描装置，3、处理装置，4、显示装置。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

如图1和图4所示的自适应医用poct系统，包括用于扫描试纸卡1的图像的扫描装置2，用于接收所述图像的处理装置3，以及用于将检测结果进行显示的显示装置4，所述处理装置3被编程以便执行如下步骤：从所述图像中识别出所述试纸卡所对应的检测项目和特征值，将该试纸卡的检测项目与数据库中的项目进行对比；若数据库中没有该检测项目，则进行试纸卡训练得到该检测项目的拟合公式并存储于所述数据库中；若数据库中已有该检测项目，则从数据库中调用该检测项目所对应的拟合公式，并将所述图像的特征值代入到拟合公式中计算出检测结果。

如图3所示，本实施例中，对试纸卡进行训练得到检测项目的拟合公式的具体过程包括：

将一组浓度已知的显色反应后的试纸卡的图像进行图像处理得到一组特征值，将该组特征值与标准值比对并通过系统设定的最高次幂拟合出所述检测项目的拟合公式；

所述拟合公式p为：p=ax^5+bx^4+cx^3+dx^2+ex^2+fx+g；

其中：a、b、c、d、e、f、g均为常数，x表示试纸卡的特征值。此拟合公式为一个通式，针对不同检测项目，拟合公式中a、b、c、d、e、f、g的数值不同。

以下以检测项目为β-hcg（人绒毛膜促性腺激素）为例进行说明：

首先是得到八组不同浓度的β-hcg的试纸卡，这八组浓度是已知的。本实施例中用到的浓度=[1/16,1/12,1/10,1/8,1/6,1/4,1/2,1],将八组已知的试纸卡进行扫描，扫描后的图像分别传入到处理装置的程序中。首先判断该检测项目是否为新检测项目，判断新新项目的方式是扫描试纸卡上的二维码，得到试纸卡所做项目，将检测项目与数据库中已存储的项目进行比对，如果没有找到该检测项目的拟合公式，则判断该检测项目为新项目，否则为已有项目。通过以上判断方式判断出此检测项目为新项目，则需要做的是试纸训练，试纸训练的过程是将八组浓度已知的试纸卡通过fac=tstsum(:,:,2)得到数据的特征值（tstsum是对整个tst的hsv空间求均值；其中tst表示检测区的hsv空间的局部图像矩阵；fac表示选取tstsum中s分量的均值（其中s表示hsv空间中的第二个字母的s空间））。将上述数据的特征值存储在ret矩阵中，其中ret表示用来存储一组特征值的矩阵，将上述的数据值ret与期望值y拟合为公式，八种浓度在医学上对应的数值存储在一维数组y中，y=[8,31,62,125,250,500,1000,2000];x=ret(2,:)其中x为试纸的特征值，我们取拟合公式的最高次幂n=5；通过matlab中的函数p=polyfit(x,y,n)得到一个p=ax^5+bx^4+cx^3+dx^2+ex^2+fx+g的多项式就是最后的拟合公式。其中a,b,c,d,e,f,g就是通过polyfit(x,y,n)得到的常数。最后将这个p的多项式存储在数据库中，以后再使用该项目的试纸卡可通过得到的拟合公式直接计算出检测结果。

如图2所示，本实施例中，从所述图像中识别出所述试纸卡的特征值，具体为：首先对图像进行分割，将分割后的图像进行hsv（h：色调，s：饱和度，v：明度）颜色空间转换，对s分量二值化后用于边界检测，对二值化后的数据进行列求和，并计算列求和后的均值，对试纸卡的左右范围数值与均值进行比较确定出试纸卡的左右范围，如果试纸卡的左右的差值大于40列，则表示试纸卡检测失败，得不到检测结果，当小于等于40列时，则对左边界增加10列的长度且右边界减小10列的长度，作为试纸卡处理的左右边界。对左右边界处理后图像的每一行计算r分量与g分量的差异度并求和，将求和后的数据求取均值并用图像中的每一个数据与均值做差；将做差处理后的数据进行平滑滤波后在其中寻找检测区域，并获取检测区域的对照区域的特征值。

本实施例中，所述寻找检测区域的方法为：先通过最大值找到对照区，将对照区及附近区域和太远区域剔除，在剔除无用数据后的图像中继续寻找最大波峰，然后在该波峰附近区域内用一个窗口寻找最大区域，这个最大区域即为所需要的检测区域。其中，所述附近区域包括对照区向上50行和向下50行的范围，太远区域指离对照区域向上250行以上和向下250行以上。

本实施例中，从所述图像中识别出所述试纸卡所对应的检测项目，具体为：所述试纸卡上设有二维码，该二维码的信息包含有检测项目的信息。通过扫描装置扫描试纸卡上的二维码，得到该试纸卡所对应的检测项目。

本发明所述的一种自适应医用poct系统测试方法，采用本发明所述的自适应医用poct系统，其测试方法包括以下步骤：

利用扫描装置扫描试纸卡的图像，并发送给处理装置；

所述处理装置从所述图像中识别出所述试纸卡所对应的检测项目和特征值，将该试纸卡的检测项目与数据库中的项目进行对比；若数据库中没有该检测项目，则进行试纸卡训练，得到该检测项目的拟合公式并存储于所述数据库中；

若数据库中已有该检测项目，则从数据库中调用该检测项目所对应的拟合公式，并将所述图像的特征值代入到该拟合公式中，计算出检测结果，将检测结果通过显示装置进行显示并存储于数据库中。