一种荧光微球的自动分群方法技术

本发明专利技术公开了一种荧光微球的自动分群方法，通过将坐标系最终划分为单元格的形式来作为统计数据点的最小单位，之后将8个相邻的单元格来判断是否已经到一个簇群的边界，再通过设定阈值来筛选删除一些异常的数据点，保证每个簇群都会有一个边界，最后通过数组的方式来对数据点进行转换，实现自动分群。本发明专利技术极大的减少了通用直接用单个微球的数据做为最小元素来统计，使得计算极大的简化，由于最终簇群数组中的元素是包含了很多相邻的单元格，在最后的时候通过对簇型数组在坐标上的图表化，可以直接得到分群信息，十分直观。

【技术实现步骤摘要】
一种荧光微球的自动分群方法
本专利技术涉及图像检测领域，尤其涉及一种荧光微球的自动分群方法。
技术介绍
现有技术中，流式细胞仪是基于激光或阻抗的生物物理技术，并用于细胞计数、细胞分类、生物标志物检测和蛋白质工程。流式细胞仪可以同时对多达每秒数千个粒子(细胞)的物理和化学特性进行多参数分析。
技术介绍
：US20190163956A1-其方法包括(i)从显微镜获得图像，(ii)然后手动定位亚细胞成分，和(iii)估计该细胞成分和亚成分的空间位置坐标，以便将它们大致映射回一个明场图像。该方法是用来识别和分类细胞，而非微球。所以在针对自带荧光，并且需要被激发的无机的流式荧光微球来说，并不能起到很好的分群效果。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种荧光微球的自动分群方法，能识别和分类微球被激发出两类不同荧光。为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种荧光微球的自动分群方法，包括以下步骤：步骤一、通过探测器对不同微球的荧光强度进行采集，将这些数据呈现在坐标系中；步骤二、将整个坐标系划分成网格，然后网格划分为单元格，并计算出每个单元格的中心点坐标暂存；步骤三、将不同种类的微球所激发出来的光种类和强度进行转换成数据点，映射到单元格，以单元格中心点作为其新坐标，并且记录每个单元格内包含的密度数据的总数量，得到一个密度分布数组；步骤四、过滤单元格内密度数据量较少的单元格，得到一个新的数组；步骤五、查找步骤四中数组的最大密度和最小密度，设定密度系数数组；步骤六、从高到低遍历密度系数数组；按照该单元格相邻的单元格查找，判断相邻的单元格中是否存在数据点；步骤七、若相邻单元格被查找判断了，则跳过查找该单元格的相邻单元格，直至所有的元素被查找判断完毕，得到一个完整的簇群数组C，簇群数组的元素个数即为荧光微球的群落数。进一步的，步骤四中，设定一个过滤的阈值，过滤单元格内密度数据量较少的单元格，得到一个新的数组。进一步的，步骤五中依据每个单元格内的密度，计算一个密度系数，即最大密度-最小密度，系数越大表示密度越高，按照从高到低预先设定好一个密度系数数组。进一步的，步骤六中按照该单元格相邻的8个单元格查找，判断相邻的单元格中是否存在数据点。进一步的，步骤七中若相邻单元格存在数据点，则认为该单元格和密度系数数组中元素所代表的单元格是联通的，将以上单元格归为一簇；若相邻单元格中无数据，则认为当前单元格为簇群的边缘，则不再对空数据单元格进行下一步的相邻判断。进一步的，步骤七中将簇群数组的所有元素，即单元格，反应到最开始的坐标中即可得到荧光微球的群落分布图。采用本专利技术技术方案，本专利技术的有益效果为：本专利技术由于坐标系的最小单位是单元格，而将单元格转换为数组来进行数学计算的这种方式，极大的减少了通用直接用单个微球的数据做为最小元素来统计，这种方法的数据量，使得计算极大的简化。本专利技术通过对坐标系网格的划分，进一步的，如果想得到更加精密的结果，可以将网格进行进一步的细化，而这是可以通过调节网格N的值来实现。本专利技术由于最终簇群数组中的元素是包含了很多相邻的单元格，在最后的时候通过对簇型数组在坐标上的图表化，可以直接得到分群信息，十分直观。附图说明图1为手动圈门实施例一示意图一；图2为手动圈门实施例一示意图二；图3为手动圈门实施例一示意图三；图4为手动圈门实施例一示意图四；图5为自动圈门实施例一示意图一；图6为自动圈门实施例一示意图二；图7为自动圈门实施例一示意图三；图8为自动圈门实施例一示意图四；图9为手动圈门实施例二示意图一；图10为手动圈门实施例二示意图二；图11为手动圈门实施例二示意图三；图12为手动圈门实施例二示意图四；图13为自动圈门实施例二示意图一；图14为自动圈门实施例二示意图二；图15为自动圈门实施例二示意图三；图16为自动圈门实施例二示意图四；具体实施方式结合实例对本专利技术具体方案作进一步的阐述。一种荧光微球的自动分群方法，包括以下步骤：步骤一、利用流式方法，通过探测器对不同微球的荧光强度进行采集，将这些数据呈现在坐标系中；其中坐标系的X、Y轴分别代表不同波长的光，坐标系的大小代表该波长光的强度大小。步骤二、将整个坐标系划分成2N*2N个网格，然后再将上述网格划分为N*N个单元格，每个单元格是边长为2的小正方形，并计算出每个单元格的中心点坐标暂存。步骤三、将不同种类的微球所激发出来的光种类和强度进行转换成数据点，映射到N*N个单元格(以单元格中心点作为其新坐标)，并且记录每个单元格内包含的密度数据的总数量，得到一个密度分布数组M1；步骤四、设定一个过滤的阈值Q1，过滤单元格内密度数据量较少的单元格，得到一个新的数组M2；步骤五、查查找密度数组M2的最大密度和最小密度，依据每个单元格内的密度/(最大密度-最小密度)，计算一个密度系数K，按照从高到低预先设定好一个密度系数数组S1；步骤六、将S1进行从高到低排序，遍历S1，对S1中的所每个元素所代表的单元格，按照该单元格相邻的8个单元格查找，判断相邻的单元格中是否存在数据点，若相邻单元格存在数据点，则认为该单元格和S1中元素所代表的单元格是联通的，将以上单元格归为一簇；若相邻单元格中无数据，则认为当前单元格为簇群的边缘，则不再对空数据单元格进行下一步的相邻判断；步骤七、若S1中的其他元素已经作为S1中前面元素的相邻单元格被查找判断了，则跳过查找该单元格的相邻单元格。直至所有的S1中的元素被查找判断完毕。我们就能得到一个完整的簇群数组C。将簇群数组的所有元素(即单元格)反应到最开始2N*2N的坐标中即可得到荧光微球的群落分布图。簇群数组的元素个数即为荧光微球的群落数。通过上述方法，设置以下实验：设定三个样本，分别为样本1、样本2和样本3，通过手动圈门和自动圈门测量样本微球数量。手动圈门步骤如下：1：创建一个柱形图，选择坐标系为FSC和COUNT2：手动选择单个微球的图形，并以此为基础，创建另外一个柱形图，选择坐标系为FL1-FL23:在FL1-FL2的基础上，调整图像的位置，手动圈出5个门；4：在5个门的基础上，再创建5个柱状图，选择坐标系FL3-COUT；5：统计这5个指标的FL3的中位值(荧光强度)；6：通过比较FL3的中位值与内置标准曲线(荧光强度-浓度关系曲线)；7：将浓度与各指标对应，出具报告。通过手动圈门得出样本1、样本2、样本3的数据如表1所示：表1通过本方法自动圈门得出样本1、样本2、样本3的数据如表1所示：通过样本1至3的检测结果，对比手动和自动圈门，数据结果相差不大，此过程，若人为操作，每次测试从取得测试文本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种荧光微球的自动分群方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、通过探测器对不同微球的荧光强度进行采集，将这些数据呈现在坐标系中；/n步骤二、将整个坐标系划分成网格，然后网格划分为单元格，并计算出每个单元格的中心点坐标暂存；/n步骤三、将不同种类的微球所激发出来的光种类和强度进行转换成数据点，映射到单元格，以单元格中心点作为其新坐标，并且记录每个单元格内包含的密度数据的总数量，得到一个密度分布数组；/n步骤四、过滤单元格内密度数据量较少的单元格，得到一个新的数组；/n步骤五、查找步骤四中数组的最大密度和最小密度，设定密度系数数组；/n步骤六、从高到低遍历密度系数数组；按照该单元格相邻的单元格查找，判断相邻的单元格中是否存在数据点；/n步骤七、若相邻单元格被查找判断了，则跳过查找该单元格的相邻单元格，直至所有的元素被查找判断完毕，得到一个完整的簇群数组C，簇群数组的元素个数即为荧光微球的群落数。/n

【技术特征摘要】
1.一种荧光微球的自动分群方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、通过探测器对不同微球的荧光强度进行采集，将这些数据呈现在坐标系中；
步骤二、将整个坐标系划分成网格，然后网格划分为单元格，并计算出每个单元格的中心点坐标暂存；
步骤三、将不同种类的微球所激发出来的光种类和强度进行转换成数据点，映射到单元格，以单元格中心点作为其新坐标，并且记录每个单元格内包含的密度数据的总数量，得到一个密度分布数组；
步骤四、过滤单元格内密度数据量较少的单元格，得到一个新的数组；
步骤五、查找步骤四中数组的最大密度和最小密度，设定密度系数数组；
步骤六、从高到低遍历密度系数数组；按照该单元格相邻的单元格查找，判断相邻的单元格中是否存在数据点；
步骤七、若相邻单元格被查找判断了，则跳过查找该单元格的相邻单元格，直至所有的元素被查找判断完毕，得到一个完整的簇群数组C，簇群数组的元素个数即为荧光微球的群落数。


2.如权利要求1所述的一种荧光微球的自动分群方法，其特征在于，
步骤四中...

【专利技术属性】
技术研发人员：王巨锋，项坚真，刘伟，史利利，洪明，何国清，刘翔，周旭一，
申请(专利权)人：中翰盛泰生物技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33