一种用于菌落检测的ROI区域检测方法及相关设备与流程

本技术涉及菌落检测，尤其涉及一种用于菌落检测的roi区域检测方法及相关设备。

背景技术：

1、在微生物药敏检测实验场景中，微孔板已成为标准化实验载体，基于成像的自动化菌落计数与表型分析技术逐步替代人工判读，是提升实验通量与数据一致性的核心手段。感兴趣区域（roi，region of interest）校准是该类检测系统的前置核心步骤，其定位精度直接决定后续菌落计数、表型参数提取的准确性。

2、为实现高通量检测的需求，同时验证多种菌药组合的药敏情况，仪器进行了高通量微孔板改造，从原先的96孔板升级至了192孔板。由于孔板规模的变化，在进行培养、孵育、定焦和拍摄的过程中，往往会出现一些诸如失焦等情况，如图1所示，图中线框为roi区域检测框，仪器内识别算法没有选中感兴趣区域（roi，region of interest），从而影响后续判读准确性，最终影响快速药敏实验的结果，造成误判影响诊断，导致roi区域检测的精度差，造成微生物药敏实验的菌落检测出现误判。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种用于菌落检测的roi区域检测方法及相关设备，可以解决roi区域检测的精度差的问题。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种用于菌落检测的roi区域检测方法，该roi区域检测方法包括：

3、获取用于装载进行微生物药敏试验的菌悬液的孔板的孔板图像；

4、根据孔板的物理结构确定目标检测算法；物理结构为孔板中孔位的形状；

5、利用目标检测算法对孔板图像进行目标检测，得到roi区域检测结果；

6、对roi区域检测结果进行修正，得到孔板图像的最终roi区域检测结果。

7、可选的，根据孔板的物理结构确定目标检测算法，包括：

8、根据孔板的物理结构，从多种检测框类型中确定出目标检测框类型；

9、将目标检测框类型对应的检测算法作为目标检测算法。

10、可选的，利用所述目标检测算法对所述孔板图像进行目标检测，得到roi区域检测结果，包括：

11、基于所述孔板图像，对每个孔位对应的图像区域进行目标检测，得到每个孔位对应的区域检测参数；

12、根据每个孔位对应的区域检测参数生成roi区域检测结果。

13、可选的，多种检测框类型包括圆形检测框、矩形检测框、圆角矩形检测框。

14、可选的，当目标检测框类型为圆形检测框时，基于所述孔板图像，对每个孔位对应的图像区域进行目标检测，得到每个孔位对应的区域检测参数，包括：

15、对孔板图像进行高光强像素裁剪，得到裁剪后孔板图像；裁剪后孔板图像中的像素光强数值均小于等于预设光强阈值；

16、在裁剪后的孔板图像上为每个孔位生成网格区域，以第一搜索步长在每个网格区域中进行搜索，得到每个孔位对应的多个初始参数，并从每个孔位对应的所有初始参数中确定出孔位的候选参数；候选参数包括圆形检测框的圆心位置和半径；

17、分别针对每个孔位，基于孔位对应的候选参数，在裁剪后的孔板图像上以第二搜索步长进行遍历，得到孔位对应的多个中间参数，并从所有中间参数中确定出孔位的区域检测参数。

18、可选的，当目标检测框类型为圆角矩形检测框时，基于所述孔板图像，对每个孔位对应的图像区域进行目标检测，得到每个孔位对应的区域检测参数，包括：

19、对孔板图像进行边缘检测，得到边缘图像；

20、对边缘图像进行矩形位置检测，得到每个孔位的区域检测参数；所述区域检测参数包括圆角矩形检测框的矩形中心位置、矩形宽度、矩形高度。

21、可选的，对边缘图像进行矩形位置检测，得到每个孔位的区域检测参数，包括：

22、分别针对每个孔位，进行以下步骤：

23、在边缘图像中识别孔位的预估中心位置，并在预估中心位置的邻域范围内检测出两对平行边；两对平行边的边缘强度大于其他所有平行边的边缘强度；

24、将两对平行边之间的距离分别作为矩形宽度和矩形高度；

25、将两对平行边的中心位置作为矩形中心位置。

26、可选的，结果包括：多个roi区域检测框；对roi区域检测结果进行修正，得到孔板图像的最终roi区域检测结果，包括：

27、分别针对每个roi区域检测框，基于roi区域检测框的中心点的基准坐标计算中心点的校准坐标，根据校准坐标对roi区域检测框进行偏移校准，得到校准后的roi区域检测框；

28、计算所有校准后的roi区域检测框的质量评分，基于质量评分对所有校准后的roi区域检测框进行重新校准，得到每个roi区域检测框对应的最终roi区域检测框；质量评分为所有校准后的roi区域检测框的边缘强度之和；

29、将所有最终roi区域检测框作为孔板图像的最终roi区域检测结果。

30、可选的，基于roi区域检测框的中心点的基准坐标计算中心点的校准坐标，包括：

31、通过公式：

32、

33、

34、计算中心点的校准坐标；

35、其中，为中心点的校准坐标中的横坐标，为中心点的校准坐标中的纵坐标，表示中心点的基准坐标中的横坐标，表示中心点的基准坐标中的纵坐标，表示横坐标方向上每行偏移对应的像素位移量，表示纵坐标方向上每行偏移对应的像素位移量，表示roi区域检测框相对于基准孔位的行偏移量，表示roi区域检测框相对于基准孔位的列偏移量，表示横坐标方向上每列偏移对应的像素位移量，表示纵坐标方向上每列偏移对应的像素位移量。

36、可选的，基于质量评分对所有校准后的roi区域检测框进行重新校准，得到每个roi区域检测框对应的最终roi区域检测框，包括：

37、当质量评分小于预设阈值时，调整目标检测算法中的参数，并返回利用目标检测算法对孔板图像进行目标检测，得到roi区域检测结果的步骤。

38、第二方面，本技术实施例提供了一种用于菌落检测的roi区域检测装置，包括：

39、获取模块，用于获取用于装载进行微生物药敏试验的菌悬液的孔板的孔板图像；

40、确定模块，用于根据孔板的物理结构确定目标检测算法；物理结构为孔板中孔位的形状；

41、检测模块，用于利用目标检测算法对孔板图像进行目标检测，得到roi区域检测结果；

42、修正模块，用于对roi区域检测结果进行修正，得到孔板图像的最终roi区域检测结果。

43、第三方面，本技术实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行上述计算机程序时实现上述的用于菌落检测的roi区域检测方法。

44、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的用于菌落检测的roi区域检测方法。

45、本技术的上述方案有如下的有益效果：

46、在本技术的实施例中，通过获取用于装载进行微生物药敏试验的菌悬液的孔板的孔板图像，然后根据孔板的物理结构确定目标检测算法，再利用目标检测算法对孔板图像进行目标检测，得到roi区域检测结果，最后对roi区域检测结果进行修正，得到孔板图像的最终roi区域检测结果。其中，根据孔板的信息，自适应选择目标检测算法，而非直接套用通用目标检测算法，使roi区域检测适配孔板的实际状况，降低不同孔板形状对目标检测造成的干扰，提高roi区域检测的准确性，在初步的roi区域检测结果上追加修正处理，降低边界偏移、边缘不贴合等误差情况，得到定位准确、符合实际孔位状况的roi区域检测结果，进一步提高roi区域检测的精度。

47、本技术的其它有益效果将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。