dPCR微阵列图像信息处理方法技术

本发明专利技术属于生物芯片技术领域，具体涉及一种dPCR微阵列图像信息处理方法。本发明专利技术提供的dPCR微阵列图像信息处理方法，包括先输入三个通道的dPCR微阵列图像：通道1图像、通道2图像、通道3图像，并对其中的通道2图像、通道3图像进行图像配准，再分别依次对通道1图像、经图像配准的通道2图像、经图像配准的通道3图像进行中值滤波、对比度增强、均值滤波处理，然后进行图像融合、去除光照不均匀影响、二值化修正处理，提取样点中心点坐标，选取每个样点的ROI区域，得到每个样点的信号结果。该方法以一种寻址定位方法，代替传统的网格化步骤，能够对非垂直正交排列的微阵列图像做准确、自动的样点信息提取和分析。

Image information processing method of dpcr microarray

The invention belongs to the technical field of biochip, in particular to a dpcr microarray image information processing method. The dpcr microarray image information processing method provided by the invention includes first inputting three channels of dpcr microarray images: Channel 1 image, channel 2 image and channel 3 image, and then image registration of channel 2 image and channel 3 image, and then successively median filtering and comparison of channel 1 image, channel 2 image and channel 3 image Then, image fusion, removing the influence of uneven illumination, binary correction processing, extracting the center point coordinates of each sample point, selecting the ROI region of each sample point, and getting the signal results of each sample point. Instead of traditional gridding steps, this method can extract and analyze the sample information of microarray images which are not vertically orthogonal.

【技术实现步骤摘要】
dPCR微阵列图像信息处理方法
本专利技术属于生物芯片
，具体涉及一种dPCR微阵列图像信息处理方法。
技术介绍
20世纪末，Vogelstein等首次提出了“数字PCR(digitalPCR，dPCR)”的概念，该技术实现了核酸拷贝数绝对定量的突破。数字PCR的主要原理是将单个DNA分子置于独立的反应室中，并对其进行PCR扩增，利用化学试剂及染料标记探针检测特定的靶序列，通过呈现两种信号类型的反应单元比例和数目进行统计学计算，实现样品的绝对定量，因此，数字PCR又称单分子PCR。数字PCR的检测过程主要包括两部分内容，即PCR扩增和荧光信号分析。在PCR扩增阶段，将样品分散至几万个单元(反应室)中，使每个单元中只存在单个DNA分子，其扩增程序、扩增体系与普通PCR相同；在荧光信号分析阶段，不同于实时荧光定量技术(qPCR)对每个循环进行实时荧光测定的方法，数字PCR技术是在扩增结束后对每个反应单元的荧光信号进行采集，然后直接计数或借用泊松统计得到样品的原始浓度或含量。微阵列技术已经广泛应用于生物信息的同步检测，完整的微阵列生物芯片分析过程包括样本采集、芯片制备、扫描成像、图像处理和数据分析等几个部分。图像处理是定位图像中的微阵列点(样点)，将每个样点对应的形状和强度量化，主要包含图像预处理、网格定位、样点分割以及分割效果的评价、信号提取等；其中，样点分割是图像处理的难点，样点分割的好坏直接影响最终信号提取的结果。现有技术一“ImageGriddingAlgorithmforDNAMicroarrayAnalyser(MaziidahMukhtar,etal.2016,3RDINTERNATIONALCONFERENCEONELECTRONICDESIGN(ICED)：452-457.)”公开了一种DNA微阵列图像自动网格化分析方法，包括网格化、分割和强度提取三个步骤，但该网格化处理只能针对正交垂直分布的芯片图像，使用Otsu算法进行样点分割也需图像的亮度分布均匀。现有技术二“cDNAmicroarrayimagesegmentationwithanimprovedmovingk-meansclusteringmethod(ShaoG,etal.2015,IEEEInternationalConferenceonSemanticComputing.)”公开了一种基于抽象聚类的图像分割策略，首先提出了一种自动对比度增强方法来提高图像质量，其次进行最大类间方差网格划分，将斑点分割成单独的区域，然后将K均值聚类算法与移动K均值聚类方法相结合，以获得更高的分割精度，但是该策略仍需要经过网格化这一步骤，不利于对其它排布样式的芯片图像，而且，对每个样本采用移动K均值聚类算法进行分割，计算成本非常高，不利于高通量的生物芯片的使用。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于克服现有的生物芯片图像处理方法无法对非垂直正交排列的微阵列芯片图像做准确、自动的样点信息提取和分析的缺陷，从而提供一种全新的dPCR微阵列图像信息处理方法，以寻址定位方法代替传统的网格化步骤，以达到对高通量dPCR微阵列图像的准确快速分割、提取和分析的目的。为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：本专利技术提供的一种dPCR微阵列图像信息处理方法，包括以下步骤：(1)输入至少三个荧光通道的dPCR微阵列图像，包括通道1图像、通道2图像、通道3图像，对所述通道1图像、所述通道2图像、所述通道3图像中任意两个进行图像配准处理；(2)对步骤(1)中的三个所述dPCR微阵列图像分别进行对比度增强处理；(3)将步骤(2)中的经对比度增强处理的所述通道1图像、所述通道2图像、所述通道3图像融合为RGB图像，去除所述RGB图像的光照不均匀影响，并进行二值化修正，得到面积大小均一的连通域；(4)提取步骤(3)中所述连通域的中心点坐标，并以所述中心点为形心选取每个样点的ROI区域；(5)提取步骤(4)中每个所述ROI区域的信号值作为所述样点的信号值，输出所述dPCR微阵列图像上每个所述样点的信号结果。进一步优选地，该dPCR微阵列图像信息处理方法，步骤(1)中，所述图像配准处理的方法为：以其中一个所述dPCR微阵列图像作为参考图像，以另外两个所述dPCR微阵列图像利用互信息进行图像配准处理。进一步优选地，该dPCR微阵列图像信息处理方法，步骤(1)中，三个所述dPCR微阵列图像所对应的荧光染料分别选自A类荧光染料、B类荧光染料、C类荧光染料、D类荧光染料中的任意一种，且三个所述dPCR微阵列图像所对应的荧光染料类不同；其中，所述A类荧光染料选自FAM、SYBRGreenI中的一种；所述B类荧光染料选自VIC、HEX、JOE、TAMRA、TET、Cy3中的一种；所述C类荧光染料选自TEXAS-Red、ROX中的一种；所述D类荧光染料选自Cy5。进一步优选地，该dPCR微阵列图像信息处理方法，步骤(1)中，以所述FAM荧光染料、所述VIC荧光染料、所述ROX荧光染料分别对应的所述dPCR微阵列图像依次作为所述通道1图像、所述通道2图像、所述通道3图像，对所述通道2图像、所述通道3图像进行图像配准处理。进一步优选地，该dPCR微阵列图像信息处理方法，步骤(2)中，所述对比度增强处理的方法为：对所述通道1图像、所述通道2图像、所述通道3图像分别做顶帽变换和底帽变换，将每组所述顶帽变换的值以及对应的所述底帽变换的值分别乘以系数并求二者差值，从而分别得到所述通道1图像、所述通道2图像、所述通道3图像的对比度增强结果。进一步优选地，该dPCR微阵列图像信息处理方法，步骤(3)中，将所述通道1图像、所述通道2图像、所述通道3图像分别放入R通道、G通道、B通道以融合得到所述RGB图像，并采用基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法对所述RGB图像去除光照不均匀的影响。进一步优选地，该dPCR微阵列图像信息处理方法，步骤(3)中，所述二值化修正包括对二值图像填充、开运算以及去除面积过小和/或过大的连通域。进一步优选地，该dPCR微阵列图像信息处理方法，步骤(4)中，采用regionprops函数获得所有所述连通域的中心点坐标。进一步优选地，该dPCR微阵列图像信息处理方法，步骤(4)中，以所述连通域的中心点坐标为圆心，选取所述样点大小的多边形区域作为所述样点的ROI区域。进一步优选地，该dPCR微阵列图像信息处理方法，步骤(1)和步骤(2)之间还包括对所述通道1图像以及经图像配准处理的所述通道2图像、所述通道3图像分别进行中值滤波的处理；在步骤(2)和步骤(3)之间还包括对经对比度增强处理过的所述通道1图像、所述通道2图像、所述通道3图像分别进行均值滤波的处理。本专利技术技术方案，具有如下优点：1.本专利技术提供的dPCR微阵列图像信息处理方法，以一种寻址定位方法，代替传统的网格化步骤，能够对非垂直正交排列的微阵列芯片图像做本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种dPCR微阵列图像信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)输入至少三个荧光通道的dPCR微阵列图像，包括通道1图像、通道2图像、通道3图像，对所述通道1图像、所述通道2图像、所述通道3图像中任意两个进行图像配准处理；/n(2)对步骤(1)中的三个所述dPCR微阵列图像分别进行对比度增强处理；/n(3)将步骤(2)中的经对比度增强处理的所述通道1图像、所述通道2图像、所述通道3图像融合为RGB图像，去除所述RGB图像的光照不均匀影响，并进行二值化修正，得到面积大小均一的连通域；/n(4)提取步骤(3)中所述连通域的中心点坐标，并以所述中心点为形心选取每个样点的ROI区域；/n(5)提取步骤(4)中每个所述ROI区域的信号值作为所述样点的信号值，输出所述dPCR微阵列图像上每个所述样点的信号结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种dPCR微阵列图像信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)输入至少三个荧光通道的dPCR微阵列图像，包括通道1图像、通道2图像、通道3图像，对所述通道1图像、所述通道2图像、所述通道3图像中任意两个进行图像配准处理；
(2)对步骤(1)中的三个所述dPCR微阵列图像分别进行对比度增强处理；
(3)将步骤(2)中的经对比度增强处理的所述通道1图像、所述通道2图像、所述通道3图像融合为RGB图像，去除所述RGB图像的光照不均匀影响，并进行二值化修正，得到面积大小均一的连通域；
(4)提取步骤(3)中所述连通域的中心点坐标，并以所述中心点为形心选取每个样点的ROI区域；
(5)提取步骤(4)中每个所述ROI区域的信号值作为所述样点的信号值，输出所述dPCR微阵列图像上每个所述样点的信号结果。


2.根据权利要求1所述的dPCR微阵列图像信息处理方法，其特征在于，步骤(1)中，所述图像配准处理的方法为：以其中一个所述dPCR微阵列图像作为参考图像，以另外两个所述dPCR微阵列图像利用互信息进行图像配准处理。


3.根据权利要求2所述的dPCR微阵列图像信息处理方法，其特征在于，步骤(1)中，三个所述dPCR微阵列图像所对应的荧光染料分别选自A类荧光染料、B类荧光染料、C类荧光染料、D类荧光染料中的任意一种，且三个所述dPCR微阵列图像所对应的荧光染料类不同；
其中，所述A类荧光染料选自FAM、SYBRGreenI中的一种；
所述B类荧光染料选自VIC、HEX、JOE、TAMRA、TET、Cy3中的一种；
所述C类荧光染料选自TEXAS-Red、ROX中的一种；
所述D类荧光染料选自Cy5。


4.根据权利要求3所述的dPCR微阵列图像信息处理方法，其特征在于，步骤(1)中，以所述FAM荧光染料、所述VIC荧光染料、所述ROX荧光染料分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：张芷齐，李树力，周连群，李金泽，姚佳，朱文艳，李龙辉，张威，郭振，
申请(专利权)人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所，
类型：发明
国别省市：江苏;32