Membrana filtrante y3MLas tabletas de prueba se utilizan cada vez más en la detección microbiana en los campos de la biología, la medicina, los alimentos y el medio ambiente. Muchas membranas filtrantes o probetas tienen una característica, es decir, tienen líneas de cuadrícula de diferentes colores y tamaños en su superficie. Estas cuadrículas ayudan a observar y contar manualmente, pero dificultan el uso actual de más y más contadores automáticos de colonias. Debido a que el color de la cuadrícula es a menudo muy oscuro, los métodos tradicionales a menudo detectan cuadrículas en lugar de colonias. La siguiente imagen1、2、3Se muestran tres membranas filtrantes de uso común y3MPelícula de prueba y resultados de segmentación utilizando métodos tradicionales de segmentación de imagen.

Entre ellos, la imagen1-aEs la imagen original de la membrana filtrante de cedolis, con una cuadrícula negra en la superficie y colonias amarillas claras creciendo. imagen1-bEs el efecto de División que utiliza el método tradicional de división del umbral. imagen1-cEs el efecto de segmentación que utiliza el método de gradiente de color. Debido a que el color de la cuadrícula de la membrana filtrante es más oscuro que la colonia, los métodos tradicionales de procesamiento de imágenes dividen la cuadrícula en lugar de la colonia.

imagen1. Membrana filtrante cedolis

imagen2-así3MPelícula de prueba de Staphylococcus aureus con malla amarilla y colonias moradas en la superficie. imagen1-bEs el efecto de División que utiliza el método tradicional de división del umbral. imagen1-cEs el efecto de segmentación que utiliza el método de gradiente de color. Estos dos métodos de División dividen las colonias al mismo tiempo que las cuadrículas, por lo que no se pueden contar las colonias.

imagen2. 3MPelícula de prueba de Staphylococcus aureus

imagen3-así3MPelícula de prueba de E. coli con malla roja, colonia Roja y Fondo rojo en la superficie. Esta situación es compleja para zui, independientemente del método tradicional de división del umbral (figura3-b), o el método de División de gradiente de color (figura)3-c), es imposible obtener los resultados deseados.

imagen3. 3MTableta de prueba de E. coli

Los hechos han demostrado que la tecnología tradicional de procesamiento de imágenes ya no puede resolver la membrana filtrante o3MPara la detección de colonias de tabletas de prueba, se deben estudiar y establecer nuevos métodos de detección.Número rápidoUEquipo tecnológicoLa investigación clave, que duró dos años, se basa en el modelo actual de contorno de actividad de conjunto horizontal, combinado con la membrana filtrante y3MCaracterísticas de la película de prueba, formando una membrana filtrante adecuada o3MEl nuevo algoritmo de segmentación de la película de prueba ha resuelto con éxito los problemas anteriores.

1, modelo de contorno de actividad de conjunto horizontal basado en restricciones morfológicas

El principio de segmentación de imagen basado en el modelo de contorno activo del conjunto horizontal hace que el contorno activo se acerque constantemente al objetivo de segmentación en el proceso de minimizar la función de energía. Si se introducen restricciones basadas en el conocimiento previo en la función energética para promover que el contorno de la actividad se acerque al objetivo especificado por las restricciones, se pueden dividir los objetivos deseados. Las dos ideas principales propuestas anteriormente son las siguientes.

Uno esCremersEl modelo propuesto se basa en restricciones de conocimiento previo. Establecer un conjunto de niveles para las formas determinadas por el conocimiento previoF₀Indica que el modelo de contorno activo basado en el conocimiento previo de la forma agrega un término de energía restringido por la forma a la función de energía para guiar la curva a converger a esta forma:

En la fórmula,LSe define el alcance de la acción del conocimiento previo de la forma,L = -1Se excluyen las áreas de los puntos. Este método regula estrictamente la ubicación y el tamaño de la información de forma y está limitado en la aplicación práctica.

El otro esTony ChanSe propone un modelo de contorno activo basado en el conocimiento previo de la forma, que permite la traducción, escala y rotación de la forma. Si se establece el nivelF₂Es un conjunto de nivelesF₁Después de la traducción, rotación y escala, se establece la coordenada de traducción comoa, b, el múltiplo de escala esr, el ángulo de rotación esθEntonces la expresión de la relación entre los dos conjuntos de niveles es:

Ruoxi0Es una función de conjunto horizontal de una forma fija, que se obtiene resolviendo la función de distancia simbólica. PSI es la función de conjunto horizontal correspondiente a la forma original después de la traducción, rotación o escala. Entonces, la función de energía del modelo de conjunto de niveles basado en el conocimiento previo de la forma es:

La solución numérica de los dos métodos anteriores implica la solución del flujo de descenso de gradiente de varias variables de la función de energía. Cada iteración de la curva requiere la actualización de varias variables, por lo que la velocidad de aproximación del modelo de contorno activo es muy lenta y no se puede adoptar realmente.
Membrana filtrante de malla o3MEn el caso de las tabletas de prueba, las colonias que deben detectarse suelen ser redondas, por lo que el conocimiento previo de la forma del conjunto de niveles se puede establecer en círculos. Para un círculo, la traducción y el zoom en su transformación geométrica solo causan cambios de forma y la rotación no afecta a la forma circular, por lo que el modelo de conjunto horizontal basado en el círculo solo requiere tres variables adicionales..a, b, r), por su parte, la función energética del modelo de contorno activo del conjunto horizontal basado en restricciones circulares se puede simplificar de la siguiente manera:

En la fórmula, el segundo término es la restricción, que actúa para promover la convergencia del contorno final de Zui en un círculo. En este modelo, además de la necesidad de encontrar el flujo de descenso de gradiente de la función de conjunto horizontal, solo se necesita hacer una corrección.a, b, r) actualización de tres variables, el número de iteraciones se reduce considerablemente y la velocidad de División se mejora.

Para lograr la detección simultánea de múltiples colonias en la placa de petri, es necesario introducir aún más el modelo de contorno de actividad de conjunto horizontal multifásico; Al mismo tiempo, para mejorar aún más la velocidad de detección, es necesario utilizar el método de resolución rápida del modelo de contorno activo del conjunto horizontal. En ambos aspectos, el equipo de investigación de la Sección de tecnología xunshu ha logrado resultados importantes y aplicaciones prácticas, que se pueden consultar en "recuento de colonias" publicado por "xunshu Technology co., ltd.".UTecnología innovadora（uno(...): modelo de contorno activo de conjunto horizontal ").

2Efecto de detección de arrugas superficiales y colonias de borde inexistentes

El modelo de contorno activo del conjunto horizontal basado en restricciones morfológicas no solo conserva el modelo de contorno activo del conjunto horizontalTiene las ventajas de una fuerte resistencia al ruido, límites de División lisos y continuos, puede manejar situaciones complejas de estructura superficial y, al mismo tiempo, puede acercarse muy bien a objetivos circulares. Especialmente para algunas colonias o células con contornos inexistentes y pliegues superficiales más graves, muestra un efecto de segmentación extremadamente *.

imagen4Muestra el efecto de detección de una célula protoplásmica con un borde inexistente. Entre ellos, la imagen4-aEs el mapa original de las células protoplásticas; imagen4-bSe utiliza un modelo general de contorno activo de conjunto horizontal, debido a la falta de restricciones circulares, se detecta un no círculo; imagen4-cSe utiliza el algoritmo "modelo de contorno activo de conjunto horizontal basado en restricciones morfológicas" desarrollado por Fast digital technology. debido a las restricciones circulares, la aproximación posterior a Zui debe ser un círculo, lo que reduce bien la protomorfología celular.

imagen4. Borde inexistenteEfecto de detección de células protoplásticas

imagen5Muestra el efecto de detección de una célula protoplásmica con pliegues superficiales muy graves. Entre ellos, la imagen4-aEs el mapa original de las células protoplásticas; imagen4-bSe utiliza un modelo general de contorno activo de conjunto horizontal, debido a la falta de restricciones circulares, se detecta un montón de fragmentos; imagen4-cSe utiliza el algoritmo "modelo de contorno de actividad de conjunto horizontal basado en restricciones morfológicas" desarrollado por Fast digital technology. debido a las restricciones circulares, Zui se acerca a una célula protoplásmica completa.

imagen5. Pliegues superficialesEfecto de detección de células protoplásticas

3, membranas filtrantes y3MEfecto de detección de la película de prueba

imagen6Se muestra el "modelo de contorno de actividad de conjunto horizontal basado en restricciones morfológicas" desarrollado con tecnología digital rápida.3MEfecto de detección de la película de prueba. Entre ellos, la imagen6-a,6-b,6-cSon las membranas filtrantes de cedolis,3MPelícula de prueba de Staphylococcus aureus,3MImagen original de la película de prueba de E. coli. imagen6-d,6-e,6-fEs el efecto de segmentación después de adoptar el "modelo de contorno de actividad de conjunto horizontal basado en restricciones morfológicas". Debido a las restricciones circulares, el contorno activo evita la aproximación a la cuadrícula, mientras que Zui finalmente detecta todas las colonias circulares.

imagen6. Efecto del modelo de contorno activo del conjunto horizontal basado en restricciones morfológicas

4, Perspectivas

Un método de segmentación de imagen basado en el modelo de contorno activo del conjunto horizontal,Con las ventajas de una fuerte resistencia al ruido, una buena estabilidad en la solución numérica, límites de segmentación lisos y continuos, y puede manejar situaciones topológicas complejas, se ha convertido en una de las tecnologías de segmentación de imágenes en el frente zui.

Después de más de dos años de investigación, el equipo de investigación y desarrollo de Fast Digital Technology no solo ha dominado esta tecnología avanzada, sino que también, de acuerdo con las características de las colonias microbianas, sobre la base del modelo tradicional de contorno de actividad de conjunto horizontal, ha desarrollado creativamente un modelo de contorno de actividad rápida adecuado para la División y el recuento de colonias complejas, un modelo de contorno de actividad de conjunto horizontal multifásico y un modelo de contorno de actividad de conjunto horizontal basado en restricciones morfológicas. Estos modelos no solo logran estadísticas precisas y efectivas de colonias complejas y placas de Petri difíciles, sino que también son adecuados para la detección de células, etc.

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