[发明专利]具有多个候选者的基于图像的管顶圆检测有效
申请号: | 201880046201.1 | 申请日: | 2018-06-25 |
公开(公告)号: | CN110832502B | 公开(公告)日: | 2023-09-05 |
发明(设计)人: | 张耀仁;S.克卢克纳;B.S.波拉克;陈德仁 | 申请(专利权)人: | 美国西门子医学诊断股份有限公司 |
主分类号: | G06V10/25 | 分类号: | G06V10/25;G06V10/764 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 张凌苗;刘春元 |
地址: | 美国*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 具有 候选者 基于 图像 管顶圆 检测 | ||
实施例提供了一种使用基于图像的基于多个候选者选择的管顶圆检测来定位输入图像中的管顶圆区域的方法。根据本文中提供的实施例,多候选者选择通过利用相同管的多个视图来提高管顶圆检测的鲁棒性来增强管圆检测的鲁棒性。借助从相同管的不同视点下的图像中提取的多个候选者,多候选者选择算法在候选者中选择最优组合,并提供更精确的管特性的测量。该信息在其中样本处置器正在处理管并将管移动到分析仪以用于测试和分析的IVD环境中是无价的。
相关申请的交叉引用
本申请要求于2017年7月11日提交的美国临时申请系列号62/531,108的优先权,所述美国临时申请的内容通过引用以其整体被合并在本文中。
技术领域
本文中所公开的实施例一般地涉及捕获管托盘的图像以确定托盘内支持的管的特性,并且更特别地涉及使用具有多个候选者的基于图像的管顶圆检测以用于托盘内支持的管的特性的准确确定。
背景技术
体外(in vitro)诊断(IVD)允许实验室基于对患者流体样本执行的化验来帮助疾病的诊断。IVD包括与患者诊断和治疗有关的各种类型的分析测试和化验,其可以通过分析从患者的体液或脓肿取得的液体样本来执行。这些化验通常利用已经向其中装载包含患者样本的管或瓶的自动化临床化学分析仪(分析仪)来进行。由于在现代IVD实验室中所需要的化验的多样性,以及操作实验室所必要的测试的量,在单个实验室中通常采用多个分析仪。在分析仪之间和之中,还可以使用自动化系统。样本可以从医生的办公室被运输到实验室,存储在实验室中,放置到自动化系统或分析仪中,并且被存储以用于随后测试。
通常使用托盘来完成分析仪之间的运输和存储。托盘通常是存储在测试管中的若干患者样本的阵列。这些托盘通常可堆叠并且促进多个样本从实验室的一个部分到另一个的容易运载。例如,实验室可以从医院或诊所接收用于测试的患者样本的托盘。患者样本的该托盘可以被存储在实验室中的冰箱中。患者样本的托盘还可以被存储在抽屉中。在一些自动化系统中,分析仪可以接受患者样本的托盘并且相应地处置样本,而一些分析仪可能要求在进一步处置之前由操作者从托盘移除样本并且将其放置到置物架(诸如定位器(puck))中。托盘通常是无源设备,其允许样本被运载并且在一些情况下以有序关系来布置。
一般地,关于存储在托盘中的样本管的信息是未知的,直到操作者或样本处置机构与每个管交互为止。例如,样本处置机器人臂可以拾取管,将其从托盘移除,并且将其放置到置物架中。置物架然后可以行进到脱盖器站以移除任何可能的盖并且经过条形码读取器,使得可以读取管的侧面上的条形码以揭示管的内容。在许多现有技术样本处置机构中,管的身份是未知的,直到从托盘移除管之后。以该方式,托盘中的所有管将通常以相同方式被处置,直到在将管放置到自动化系统中的置物架上之后。
发明内容
实施例提供了一种使用基于图像的管顶圆检测的方法。实施例涉及基于图像的方法,以通过使用多候选者选择来进一步提高管圆检测的鲁棒性并处理更具挑战性的情况。
根据实施例,一种使用基于图像的管顶圆检测的方法,所述方法包括:从至少一个相机接收托盘的图像的系列,所述托盘包括多个管槽,每个管槽被配置成接收样本管,托盘的图像的系列经由至少一个相机来获取;使用处理器针对给定的样本管提取图像的系列的每个图像中的多个候选者;使用处理器计算多个一致性分数,所述多个一致性分数中的每个在跨来自多个候选者的可能组合的图像的系列中的图像的候选者之间;使用处理器来累积多个一致性分数;以及使用处理器,基于在跨图像的系列中的图像的候选者之间的最高一致性分数,针对图像的系列中的每个图像的给定样本管选择真实管顶圆。
在实施例中,计算多个一致性分数包括:使用处理器确定多个候选者的可能组合;使用处理器计算可能组合中的每个的属性,所述属性基于多个候选者中的相应的一个候选者的特性;以及使用处理器基于计算的属性来计算多个一致性分数。在实施例中,所述方法进一步包括将所计算的属性保存在查找表中。在实施例中,所述属性包括圆直径、圆中心位置、圆高度和圆中心偏移中的一个或多个。在另一个实施例中,所述属性包括跨图像块的形状、颜色和纹理中的一个或多个。
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