鄭 宇, 王 侃, 張晶晶, 沈廣霞, 崔大祥
(上海交通大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)院 儀器科學(xué)與工程系 納米生物醫(yī)學(xué)工程研究所,上海 200240)
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金標(biāo)試紙條的尿素酶快速定量檢測(cè)儀研制
鄭 宇, 王 侃, 張晶晶, 沈廣霞, 崔大祥
(上海交通大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)院 儀器科學(xué)與工程系 納米生物醫(yī)學(xué)工程研究所,上海 200240)
研制了一種基于CMOS傳感器的膠體金免疫層析試紙條的尿素酶定量檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)由硬件和軟件兩部分組成,硬件部分利用CMOS傳感器和條碼掃描儀來(lái)獲取檢測(cè)圖像和病人的個(gè)人信息。軟件部分除了實(shí)現(xiàn)免疫層析試紙條光信號(hào)的分析和診斷還實(shí)現(xiàn)病人信息采集和建立病人信息數(shù)據(jù)庫(kù)等關(guān)鍵功能。該軟件采用了k-means聚類(lèi)算法,實(shí)現(xiàn)采集圖像的精準(zhǔn)分析。通過(guò)檢測(cè)200例尿素酶樣品試紙條,驗(yàn)證了設(shè)備的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。該系統(tǒng)體積小、便攜性強(qiáng)且具有優(yōu)秀的續(xù)航能力,可用于長(zhǎng)時(shí)間的臨床、野外和社區(qū)體檢。
試紙條檢測(cè)儀; CMOS傳感器;k-means算法; 尿素酶
根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),胃癌的晚期治愈率不到20 %,但是它的早期治愈率高達(dá)85 %]。由于,幽門(mén)螺旋桿菌是人的胃中唯一可以產(chǎn)生大量尿素酶的細(xì)菌,因此,可以通過(guò)檢測(cè)病人的尿素酶的含量來(lái)確定是否感染了幽門(mén)螺旋桿菌]。
層析試紙條檢測(cè)是一種用于疾病早期診斷的快速檢測(cè)技術(shù)4〗。它的優(yōu)點(diǎn)在于檢測(cè)速度快、結(jié)果穩(wěn)定并且操作簡(jiǎn)便。膠體金試紙條目前已被廣泛用于抗體、抗原以及其他生物標(biāo)記物的檢測(cè)]。目前大多數(shù)的檢測(cè)結(jié)果都是肉眼直接觀測(cè)得知,由于每個(gè)人會(huì)存在視覺(jué)上的差異,對(duì)于同一個(gè)檢測(cè)結(jié)果,不同的檢測(cè)人員甚至可能會(huì)得出相反的結(jié)論,這就會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果的不準(zhǔn)確。為了解決這一困難,本文研制了一種基于CMOS攝像頭和平板電腦的免疫層析檢測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)可用于定量檢測(cè)試紙條的濃度,具有病人信息的存儲(chǔ)和載入功能,不僅有著良好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,且重量較輕,續(xù)航能力強(qiáng),非常適用于長(zhǎng)時(shí)間的野外檢測(cè)。
1.1 試紙條的組成
標(biāo)準(zhǔn)試紙條由樣品墊、結(jié)合墊、硝化纖維膜、吸收墊以及PVC背板組成。當(dāng)液體樣品(比如人的血液、唾液以及尿液)被加到樣品墊時(shí),樣品會(huì)在毛細(xì)管作用下沿著試紙條流到吸收墊。當(dāng)樣品到達(dá)特定區(qū)域時(shí),樣品中的抗原會(huì)和結(jié)合墊上的抗體發(fā)生反應(yīng),從而顯現(xiàn)出特別的顏色。剩余部分的樣品會(huì)繼續(xù)往前流并被吸收墊吸收。反應(yīng)過(guò)后,試紙條上會(huì)顯示出兩條線:C線(控制線用來(lái)判斷試紙條是否有效)和T線(檢測(cè)線用來(lái)判斷結(jié)果是陽(yáng)性還是陰性)。本系統(tǒng)采用自行設(shè)計(jì)和制作的免疫層析試紙條及其外殼裝置,試紙條外殼采用最新的3D打印技術(shù)一體打印而成(圖1所示),它的精度可以達(dá)到0.01 mm。試紙條外殼從左至右,分別是檢測(cè)可視窗口、病人信息區(qū)域和一個(gè)圓形的樣品上樣孔。病人信息區(qū)域是已經(jīng)包含有檢測(cè)疾病種類(lèi)的一維條形碼。
圖1 3D打印的免疫層析試紙條Fig 1 Immunochromato test strip using a 3D printer
1.2 硬件系統(tǒng)的組成
本系統(tǒng)的硬件模塊包含圖像采集模塊、條碼掃描器模塊、光源模塊、電源模塊以及平板電腦模塊。系統(tǒng)選擇了CMOS傳感器作為圖像采集模塊是由于CMOS傳感器有著穩(wěn)定的成像效果和優(yōu)惠的價(jià)格。CMOS影像傳感器功耗低,利用3.3 V的電源即可驅(qū)動(dòng),電源消耗量比CCD低]。光源模塊選擇白色LED作為激發(fā)光源,LED價(jià)格便宜、工作電壓低、易于驅(qū)動(dòng)、有著穩(wěn)定的光亮。條碼掃描器模塊用來(lái)實(shí)現(xiàn)病人信息和檢測(cè)疾病種類(lèi)信息的錄入,通過(guò)一鍵掃描對(duì)應(yīng)的一維條形碼,可以直接將病人的信息錄入到系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中,無(wú)需再手動(dòng)輸入。電源模塊采用可充電高能鋰電池組,其作用在于給光源模塊和條碼掃描器模塊供電。平板電腦模塊用于運(yùn)行系統(tǒng)的檢測(cè)軟件,將獲取的圖像進(jìn)行分析處理,得出相應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果,并將檢測(cè)結(jié)果和病人信息一起存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)里。
設(shè)備外殼由Auto-CAD軟件設(shè)計(jì)完成,加工材料選擇醫(yī)用工程塑料,噴黑色漆面。該材料質(zhì)量較輕且有著良好的耐腐蝕性。為了保證檢測(cè)過(guò)程的避光效果,外殼基本全封閉,僅保留了幾個(gè)必須的插口,用于試紙條的插放和數(shù)據(jù)線、充電線的外部連接。設(shè)備的整體外形如圖2所示。
圖2 免疫層析試紙條檢測(cè)系統(tǒng)的外觀Fig 2 Appearance of test strip reader
本研究開(kāi)發(fā)了一種軟件系統(tǒng)用來(lái)配套硬件系統(tǒng)的檢測(cè),該軟件系統(tǒng)是基于C++編程語(yǔ)言和OpenCV函數(shù)庫(kù)編寫(xiě)的,它的主要作用在于分析采集的圖像,得出相應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果,具有病人信息的載入和存儲(chǔ)功能。該軟件在平板電腦上運(yùn)行,并鏈接到數(shù)據(jù)庫(kù),可以將病人的個(gè)人信息和檢測(cè)結(jié)果一起存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)里,便于以后的對(duì)比和調(diào)用。
當(dāng)運(yùn)行該軟件時(shí),在軟件的主界面,點(diǎn)擊“圖像采集”按鈕打開(kāi)攝像頭,獲取待檢測(cè)的試紙條圖像。圖像采集過(guò)后,點(diǎn)擊“自動(dòng)診斷”來(lái)計(jì)算C線和T線的灰度值。檢測(cè)過(guò)后,病人的檢測(cè)結(jié)果和檢測(cè)圖像都會(huì)被存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)里,和病人的個(gè)人信息對(duì)應(yīng)起來(lái)。當(dāng)載入病人的個(gè)人信息時(shí),檢測(cè)結(jié)果和圖像會(huì)一并被載入。
當(dāng)試紙條圖像被獲取時(shí),由于光照和環(huán)境的影響,圖像會(huì)顯得較為模糊,是由于含有一定的背景噪聲,檢測(cè)軟件會(huì)先對(duì)該圖像進(jìn)行去噪處理,便于之后的灰度值的計(jì)算。由于試紙條中唯一有用的部分就是C線和T線,為了得出檢測(cè)結(jié)果,首先需要將兩條色帶(C線和T線)從整個(gè)圖像中提取出來(lái)。
本研究使用了k-means均值聚類(lèi)算法來(lái)提取兩條色帶9〗。聚類(lèi)算法是一種常用的圖像處理算法,它在處理大量數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)將數(shù)據(jù)分成不同的類(lèi),使得同一類(lèi)里的數(shù)據(jù)的相似度盡可能大,而不同類(lèi)的數(shù)據(jù)的差異性也盡可能大。對(duì)圖像的處理過(guò)程如下:將一個(gè)圖像的所有像素點(diǎn)(n個(gè)),分配到NC個(gè)聚類(lèi)中心中。Vi代表著第i個(gè)被分配的像素而Cj代表著第j個(gè)聚類(lèi)中心。先隨機(jī)選取聚類(lèi)中心,然后將剩下的所有的像素點(diǎn)根據(jù)歐式距離
(1)
將它們賦給最近的類(lèi)。具體的算法步驟如下:
1)先初始化所有的聚類(lèi)中心,設(shè)置參數(shù)αa=αb=α0(α0是一個(gè)介于0~1/3之間的常量)來(lái)控制聚類(lèi)中心之間的適應(yīng)度。
2)將所有的像素點(diǎn)根據(jù)歐式距離分配到最近的聚類(lèi)中心,再根據(jù)式(1)重新計(jì)算聚類(lèi)中心的位置
(2)
式中 nj為第j個(gè)類(lèi)中像素點(diǎn)的數(shù)量。
3)根據(jù)式(3)來(lái)計(jì)算每一個(gè)類(lèi)的適應(yīng)度
(3)
4)找到所有適應(yīng)度中的最大值和最小值,并將此時(shí)的Cj分配給Cs和Cl。
5)如果f(Cs)<αa·f(Cl),Vi∈Cl且Vi (4) (5) 6)根據(jù)式αa=αa-αa/nc重新計(jì)算αa的值,重復(fù)步驟(4)和步驟(5)直到f(Cs)>αa·f(Cl)。 7)再將所有的像素分配到最近的類(lèi)中,用式(2)計(jì)算出新的聚類(lèi)中心,重復(fù)上述步驟,直到聚類(lèi)中心的位置不再變化為止。 3.1 圖像處理結(jié)果 圖3(a)顯示了被CMOS傳感器獲取的圖片,它包含了一定的背景噪聲,首先對(duì)其進(jìn)行去噪處理。去噪之后,圖像顯得更加平滑]。隨后,使用k-means聚類(lèi)算法被用來(lái)提取兩條色帶,經(jīng)過(guò)處理之后,從圖3(c)可以看出,C線和T線被轉(zhuǎn)換成灰白色,而其他部分變成黑色。黑色的部分即是無(wú)用區(qū)域,被去除?;野咨糠謱⒈惶崛〕鰜?lái)作為計(jì)算病人檢測(cè)結(jié)果的依據(jù)。 圖3 原始圖像和去噪后的圖像以及聚類(lèi)后的圖像Fig 3 Original image,image after denoising and image after Kmeans algorithm 3.2 設(shè)備的穩(wěn)定性和可重復(fù)性 三種不同濃度的試紙條被用來(lái)檢測(cè)它們的色帶的平均灰度值,每一種濃度的試紙條檢測(cè)20次。檢測(cè)結(jié)果如圖4所示,可以看出每次檢測(cè)結(jié)果之間的差異非常小,波動(dòng)范圍小于3 %。 圖4 三種濃度試紙條的T/C值Fig 4 Ratios of T/C of three concentrations 3.3 樣品的檢測(cè) 首先從醫(yī)院里收集了100例陽(yáng)性尿素酶樣品和100例陰性尿素酶樣品,用于驗(yàn)證該系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和特異性。檢測(cè)結(jié)果的特異性和靈敏度分別為97 %和95 %。隨后選用了8種不同濃度的試紙條,每種濃度選取了20個(gè)不同的樣品,分別測(cè)試它們兩條色帶的比值,然后計(jì)算出每種濃度的T/C的平均值。如圖5所示,隨著試紙條濃度的增加,更多抗體被捕獲在T線上,從而導(dǎo)致T/C的增加,T/C和濃度的關(guān)系可以用一個(gè)函數(shù)來(lái)表示。從圖5中可以看出,本設(shè)備的檢測(cè)下限為5 mIU/mL,完全符合臨床檢測(cè)的需要。 圖5 尿素酶樣品的T/C值的曲線圖Fig 5 Curve graph of T/C in different concentrations of urea enzymes samples 本研究成功地開(kāi)發(fā)了基于CMOS傳感器和平板電腦的免疫層析試紙條快速定量檢測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)不僅可以檢測(cè)尿素酶試紙條還可以實(shí)現(xiàn)多種疾病膠體金試紙條的快速檢測(cè),并且可以給出定量結(jié)果。設(shè)備通過(guò)CMOS圖像傳感器采集試紙條圖像信息,并實(shí)時(shí)傳輸至平板電腦,再利用控制軟件實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互,完成信息的處理與分析。本研究的軟件系統(tǒng)不僅可以實(shí)現(xiàn)病人信息的一鍵掃描快速錄入,還利用k-means聚類(lèi)算法進(jìn)行圖像的分析和診斷,同時(shí)建立了數(shù)據(jù)庫(kù)和打印機(jī)的連接,極大地提高了用戶體驗(yàn)度。研究設(shè)計(jì)的試紙條外殼集合了一維條形碼,包含病人疾病的檢測(cè)種類(lèi),大大簡(jiǎn)化了操作的復(fù)雜性并且降低了手動(dòng)輸入文字的錯(cuò)誤率。同時(shí),該設(shè)備成本低、體積小、重量輕于現(xiàn)有檢測(cè)設(shè)備,便于攜帶。該設(shè)備的續(xù)航能力非常強(qiáng),可以脫離交流電源工作很長(zhǎng)時(shí)間,適用于野外檢測(cè)和社區(qū)常規(guī)體檢。最后,本研究選取了不同濃度的尿素酶樣本驗(yàn)證設(shè)備的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,并取得了良好的檢測(cè)效果。臨床尿素酶樣品檢測(cè)的特異性和靈敏度分別為97 %和95 %,檢測(cè)下限達(dá)到5 mIU/mL,符合臨床檢測(cè)的需求。 [1] Yang L,Zhu H,Wei B,et al.Construction,structural modeling of a novel ScFv against human gastric cancer from phage-display library].Nano Biomedicine and Engineering,2011,3:29-33. ] Levillain O.Expression and function of arginine-producing and consuming-enzymes in the kidney].Amino Acids,2012,42:1237-1252. ] Liu C,Jia Q,Yang C,et al.Lateral flow immunochromatographic assay for sensitive pesticide detection by using Fe3O4nanoparticle aggregates as color reagents].Analytical Chemistry,2011,83:6778-6784.[4] Cho I H,Bhunia A,Irudayaraj J.Rapid pathogen detection by lateral-flow immunochromatographic assay with gold nanoparticle-assisted enzyme signal amplification[J].International Journal of Food Microbiology,2015,206:60-66. [5] Werawatganon D,Pongsuchart M,Sereemaspun A,et al.Development of a lateral-flow immunochromatographic strip using gold nanoparticles for helicobacter pylori detection[J].Journal of the Medical Association of Thailand Chotmaihet Thangphaet,2015,98:85-90. [6] Fossum E R,Hondongwa D B.A review of the pinned photodiode for CCD and CMOS image sensors[J].Electron Devices Society,2014,2:33-43. [7] Huang X,Ye Y,Guo H,et al.DS Kmeans:A newk-means-type approach to discriminative subspace clustering[J].Knowledge-Based Systems,2014,70:293-300. [8] Celebi M E,Kingravi H A,Vela P A.A comparative study of efficient initialization methods for thek-means clustering algori-thm[J].Expert Systems with Applications,2013,40:200-210. [9] De Amorim R C,Mirkin B.Minkowski metric,feature weighting and anomalous cluster initializing ink-means clustering[J].Pattern Recognition,2012,45:1061-1075. 王 侃,通訊作者,E—mail:wk_xa@163.com。 Research and fabrication of detector of urea enzymes based on rapid and quantitative test reader using immunochromatographic strips ZHENG Yu, WANG Kan, ZHANG Jing-jing, SHEN Guang-xia, CUI Da-xiang (Institute of Nano Biomedical and Engineering,Department of Instrument Science and Engineering,School of Electronic Information and Electrical Engineering,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China) A new immunochromatographic test reader based on CMOS sensor is presented,which is used for detecting colloidal gold strip quantitatively.This system is made of hardware system and software system.The function of the hardware system is to get the detecting image and personal information with the CMOS sensor and the barcode scanner.In addition to realizing the analysis and diagnosing of optical signal of the test strip,the software system can also collect the patient’s information and build the database to manage patients’ information.A clustering algorithm calledk-means is used to process the image,realizing the accurate analysis of the image.200 urea enzymes samples are collected to test the accuracy and the stability of this reader.This reader has a small volume and a good portability and can run for long durations,it possesses advantages for clinical detection,outdoor detection and community examination. test strip reader; CMOS sensor;k-means algorithm; urea enzymes 2016—01—07 10.13873/J.1000—9787(2016)10—0097—03 TH 776 A 1000—9787(2016)10—0097—03 鄭 宇(1991-),男,江蘇淮安人,碩士研究生,主要研究方向?yàn)槊庖邔游鰴z測(cè)設(shè)備的開(kāi)發(fā)和圖像算法的處理。3 結(jié)果與討論
4 結(jié) 論