Разработка миниатюрного блока распознавания микроколоний бактерий для лаборатории на чипе
|
Введение 8
Глава 1. Обзор информационных источников
1.1 Лаборатории на чипе для повышения эффективности
биомедицинской диагностики 11
1.2 Методы культивации или посева 16
1.3 Ювенильные или микро- колонии. Особенности
распознавания 24
1.4 Различные методы распознавания образов.
Метод шаблона. Пространство признаков 27
1.5 Обзор программных реализаций методов
анализа изображений для биомедицинских приложений 31
1.6 Open CV для Android. Обзор 32
1.7 Постановка задачи дипломного проекта 34
Глава 2. Разработка программного обеспечения для системы распознавания образов.
2.1 Получение базы данных контрастных изображений 36
колоний.
2.2 Цифровая фильтрация изображений: выбор
фильтра для подавления шума 37
2.3 Выделение контуров колоний 41
2.4 Выделение признаков для распознавания
микробиологических объектов 47
Глава 3. Экспериментальная часть (Миниатюризация блока видеорегистрации)
3.1 Выбор оптической системы 53
3.2 Реализация оптической системы (расчет) 61
3.3 Выбор программной среды (оболочки) для
программирования на мобильных устройствах 62
3.4 Адаптация мобильного устройства для его
использования в качестве микроскопической камеры 65
Глава 4. Результаты и обсуждение 77
Заключение 88
Список используемой литературы 89
Приложения. Приложение 1
Глава 1. Обзор информационных источников
1.1 Лаборатории на чипе для повышения эффективности
биомедицинской диагностики 11
1.2 Методы культивации или посева 16
1.3 Ювенильные или микро- колонии. Особенности
распознавания 24
1.4 Различные методы распознавания образов.
Метод шаблона. Пространство признаков 27
1.5 Обзор программных реализаций методов
анализа изображений для биомедицинских приложений 31
1.6 Open CV для Android. Обзор 32
1.7 Постановка задачи дипломного проекта 34
Глава 2. Разработка программного обеспечения для системы распознавания образов.
2.1 Получение базы данных контрастных изображений 36
колоний.
2.2 Цифровая фильтрация изображений: выбор
фильтра для подавления шума 37
2.3 Выделение контуров колоний 41
2.4 Выделение признаков для распознавания
микробиологических объектов 47
Глава 3. Экспериментальная часть (Миниатюризация блока видеорегистрации)
3.1 Выбор оптической системы 53
3.2 Реализация оптической системы (расчет) 61
3.3 Выбор программной среды (оболочки) для
программирования на мобильных устройствах 62
3.4 Адаптация мобильного устройства для его
использования в качестве микроскопической камеры 65
Глава 4. Результаты и обсуждение 77
Заключение 88
Список используемой литературы 89
Приложения. Приложение 1
В конце XX века общество стало серьёзнее относиться к мониторингу параметров организма человека. Каждый из нас хотя бы раз в жизни сдавал, анализ крови. При это ждать результатов приходилось ждать очень долго - ведь сначала он отправлялся в лабораторию, там анализировался, затем отправлялся в виде распечатки врачу . Помимо временных затрат также были и финансовые, так как врачам, лаборантам надо платить деньги, также аренда помещения и использование дорогих приборов также добавляют свою цену. А ведь порой скорость, точность и доступность анализа - вопрос жизни и смерти в прямом смысле слова.
И как было бы здорово, если бы врачи или даже сами пациенты могли мгновенно проводить сложнейшие анализы и получать результаты в течение нескольких минут! Представьте какой бы удобной была лаборатория если уменьшить её до размеров микрочипа, а все производимые в ней человеческие действия по доставке, перемещению и анализу образца полностью автоматизировать!
А теперь представьте, что такие лаборатории уже существуют! Называются они лабораториями на чипе (от англ. lab*on*chip). Один чип размером порядка 4х4 см может заменить целый комплекс оборудования, необходимого для анализа ДНК/РНК, установления родства, определения генетически модифицированных организмов, ранней диагностики онкологических заболеваний, изучения эффективности трансфекции клеток, количественного определения белков, определения уровня экспрессии генов и многого другого!
Главными достоинствами микроаналитических систем, определяющими их высокий аналитический потенциал по сравнению с уже известными системами анализа, являются:
1. Возможность интеграции многих аналитических компонентов и их дублирование (многоканальные системы) в одном чипе.
2. Сверхэффективность и скоростной производительный анализ.
3. Секвенирование ДНК (десятки тысяч проб в сутки). Суперфракционирование без сорбентов.
4. Гидравлическая логика для безнасосной подачи реагентов, ввода пробы.
5. Универсальность масштабов сложности: от одноканального до 100- канального анализатора для сверхпроизводительного секвенирования ДНК, лабораторий на чипе.
6. Возможность альтернативных путей решения аналитических задач. Перспектива создания сэндвич-сенсоров одноразового пользования.
7. Сверхвысокая чувствительность детектирования за счет использования лазер-индуцированной флюоресценции.
8. Заимствованные из микроэлектроники высокопроизводительные автоматизированные технологии разработки и изготовления капиллярно-матричных микрочипов (компьютерное проектирование, фотолитография, технологии LIGA — глубокая рентгеновская литография, микролитье пластиковых чипов, неограниченное масштабирование производства на единой технологической основе), что обеспечивает быстрый переход от разработки к массовому выпуску — в течение месяца — специализированных приборов для конкретных целей.
9. Беспрецедентные возможности усовершенствования иммуноанализа позволяют детектировать одномолекулярную иммунореакцию, повысить производительность иммуноанализа до рекордных величин - сотен тысяч определений в сутки.
К настоящему времени рост числа разработок в области микроаналитических систем, появление индустриальных стандартов, например, ISO показывает, что это направление отвечает современным потребностям общества.
Тем не менее, инженерные и промышленные реализации микроаналитических систем все еще достаточно ограничены. Это объясняется новизной тематики, в которой еще не сформировались типовые решения и технологии, стандарты, комплектующие и другие аспекты среды разработки инновационных изделий, имеющиеся в развитых индустриальных обществах. Каждая новая разработка микроаналитической системы является научным изобретением. Например, наиболее широко используемый в клинической аналитике формат - это стандартная 96 ячеечная биохимическая платформа - планшет. Анализ в таком планшете осуществляется, как правило, ручным методом. Имеются и приборы для считывания результатов анализа в платформе. Но все такие установки громоздки и имеют низкую точность и скорость анализа.
Простейшие чипы можно производить промышленным масштабами с небольшими затратами, что позволяет распространить их в бедные районы земного шара по заметно сниженным ценам по сравнению с ценами, которые предлагают фирмы, производящие данные чипы дорогостоящими методами. Об упрощении и удешевлении производства, а также об основах анализа данных и будет эта дипломная работа
И как было бы здорово, если бы врачи или даже сами пациенты могли мгновенно проводить сложнейшие анализы и получать результаты в течение нескольких минут! Представьте какой бы удобной была лаборатория если уменьшить её до размеров микрочипа, а все производимые в ней человеческие действия по доставке, перемещению и анализу образца полностью автоматизировать!
А теперь представьте, что такие лаборатории уже существуют! Называются они лабораториями на чипе (от англ. lab*on*chip). Один чип размером порядка 4х4 см может заменить целый комплекс оборудования, необходимого для анализа ДНК/РНК, установления родства, определения генетически модифицированных организмов, ранней диагностики онкологических заболеваний, изучения эффективности трансфекции клеток, количественного определения белков, определения уровня экспрессии генов и многого другого!
Главными достоинствами микроаналитических систем, определяющими их высокий аналитический потенциал по сравнению с уже известными системами анализа, являются:
1. Возможность интеграции многих аналитических компонентов и их дублирование (многоканальные системы) в одном чипе.
2. Сверхэффективность и скоростной производительный анализ.
3. Секвенирование ДНК (десятки тысяч проб в сутки). Суперфракционирование без сорбентов.
4. Гидравлическая логика для безнасосной подачи реагентов, ввода пробы.
5. Универсальность масштабов сложности: от одноканального до 100- канального анализатора для сверхпроизводительного секвенирования ДНК, лабораторий на чипе.
6. Возможность альтернативных путей решения аналитических задач. Перспектива создания сэндвич-сенсоров одноразового пользования.
7. Сверхвысокая чувствительность детектирования за счет использования лазер-индуцированной флюоресценции.
8. Заимствованные из микроэлектроники высокопроизводительные автоматизированные технологии разработки и изготовления капиллярно-матричных микрочипов (компьютерное проектирование, фотолитография, технологии LIGA — глубокая рентгеновская литография, микролитье пластиковых чипов, неограниченное масштабирование производства на единой технологической основе), что обеспечивает быстрый переход от разработки к массовому выпуску — в течение месяца — специализированных приборов для конкретных целей.
9. Беспрецедентные возможности усовершенствования иммуноанализа позволяют детектировать одномолекулярную иммунореакцию, повысить производительность иммуноанализа до рекордных величин - сотен тысяч определений в сутки.
К настоящему времени рост числа разработок в области микроаналитических систем, появление индустриальных стандартов, например, ISO показывает, что это направление отвечает современным потребностям общества.
Тем не менее, инженерные и промышленные реализации микроаналитических систем все еще достаточно ограничены. Это объясняется новизной тематики, в которой еще не сформировались типовые решения и технологии, стандарты, комплектующие и другие аспекты среды разработки инновационных изделий, имеющиеся в развитых индустриальных обществах. Каждая новая разработка микроаналитической системы является научным изобретением. Например, наиболее широко используемый в клинической аналитике формат - это стандартная 96 ячеечная биохимическая платформа - планшет. Анализ в таком планшете осуществляется, как правило, ручным методом. Имеются и приборы для считывания результатов анализа в платформе. Но все такие установки громоздки и имеют низкую точность и скорость анализа.
Простейшие чипы можно производить промышленным масштабами с небольшими затратами, что позволяет распространить их в бедные районы земного шара по заметно сниженным ценам по сравнению с ценами, которые предлагают фирмы, производящие данные чипы дорогостоящими методами. Об упрощении и удешевлении производства, а также об основах анализа данных и будет эта дипломная работа
В настоящей дипломной работе произведена разработка и миниатюризация модуля распознавания образов в лаборатории на чипе, включающего в себя программное обеспечение для распознавания образов бактерий, а также блок видеорегистрации, включающий микроскоп на основе смартфона для анализируемой пробы.
Разработан макет блока видеорегистрации на базе смартфона Lenovo с фотокамерой 13 Мпикс. Блок испытан на модельном объекте и показана возможность его практической реализации в реальном устройстве регистрации в лаборатории на чипе.
Разработан алгоритм распознавания бактерий на основе концепции анализа пространства признаков и реализован программный комплекс для распознавания, как отдельных бактерий, так и их микроколоний при помощи персонального компьютера и программы LabView с модулем Imaq Vision, а также средства первичной обработки на основе смартфона с установленной библиотекой OpenCV.
Работа программного комплекса испытана на модельных объектах и на реальных микробиологических объектах, таких как E.coli, Staphylococcus aureus и Candida albicans. Найдены количественные признаки биообъектов, позволяющие идентифицировать, как различные бактерий, так и их колонии. Созданные программные коды могут применяться как элементы программного обеспечения разрабатываемых в настоящее время лабораторий на чипе.
Разработан макет блока видеорегистрации на базе смартфона Lenovo с фотокамерой 13 Мпикс. Блок испытан на модельном объекте и показана возможность его практической реализации в реальном устройстве регистрации в лаборатории на чипе.
Разработан алгоритм распознавания бактерий на основе концепции анализа пространства признаков и реализован программный комплекс для распознавания, как отдельных бактерий, так и их микроколоний при помощи персонального компьютера и программы LabView с модулем Imaq Vision, а также средства первичной обработки на основе смартфона с установленной библиотекой OpenCV.
Работа программного комплекса испытана на модельных объектах и на реальных микробиологических объектах, таких как E.coli, Staphylococcus aureus и Candida albicans. Найдены количественные признаки биообъектов, позволяющие идентифицировать, как различные бактерий, так и их колонии. Созданные программные коды могут применяться как элементы программного обеспечения разрабатываемых в настоящее время лабораторий на чипе.