本发明涉及病菌检验领域，尤其涉及一种智能化检验病菌目标辨识平台及方法。
背景技术：
随着近代免疫技术与检测方法的不断发展，以核酸检测为代表的分子生物学技术取得了长足进步并获得了广泛认可。由于其具有灵敏度高、漏检率低、可缩短窗口期检测时间并可监测病毒变异等优点，因而成为临床病原体感染诊断方法的优选。在病毒研究方面，运用分子生物学检测技术，可对病毒基因组的结构与功能、复制与表达、与宿主相互作用等进行研究，可为病毒的致病机理、疫苗研发和抗病毒药物研制等方面提供基础。临床常用的检测方法多为核酸检测和蛋白检测。
常用于基因诊断的临床标本包括edta或枸橼酸钠抗凝的全血或骨髓、血清或血浆、痰液、脑脊液、尿液以及分泌物等。采样容器最好是密闭的一次性的，如真空采血管。一次性塑料容器使用时无需进一步预处理。当使用非密闭采样系统时，如尿液、分泌物和骨髓的采样，必须注意防止来自采样者的皮屑或分泌物的污染。采样者采样时应戴一次性手套。可重复使用的玻璃器皿应经高压处理，因为玻璃器皿常含有不易失活的rna酶，故应高温灭菌，250℃烘烤4小时以上以使rna酶永久失活。
技术实现要素：
为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种智能化检验病菌目标辨识平台，能够利用冠状病毒的外形特征对待检验定性的每一个目标进行病毒类型辨识，以替换现有的人工肉眼的病毒类型检测模式，实现冠状病毒的自动检测，提升了病毒类型检测的智能化水平。
为此，本发明需要具备以下两处关键的发明点：
(1)利用冠状病毒外形类似日冕形状的特性，依次对每一个检验区域中的目标类型进行分析，以辨识其是否属于冠状病毒目标；
(2)基于目标边缘成像特征从图像中检测出各个目标的边缘曲线，并基于各个目标的边缘曲线从所述图像中分割出每一个目标对应的目标图案。
根据本发明的一方面，提供了一种智能化检验病菌目标辨识平台，所述平台包括：
数据采集机构，与数据库存储设备连接，用于依次读取所述数据库存储设备存储的各个检验区域放大图片，并将当前读取的检验区域放大图片作为当前采集图片输出；
数据库存储设备，用于根据接收到的时间顺序保存每一个检验区域放大图片；
动态处理设备，与所述数据采集机构连接，用于对接收到的当前采集图片执行基于动态阈值的白平衡处理，以获得并输出相应的动态处理图像；
数据增强设备，与所述动态处理设备连接，用于对接收到的动态处理图像执行基于密度函数的直方图均衡处理，以获得并输出相应的数据增强图像；
内容丰富设备，与所述数据增强设备连接，用于对接收到的数据增强图像执行双线性插值处理，以获得并输出相应的内容处理图像；
边缘检测机构，与所述内容丰富设备连接，用于基于目标边缘成像特征从所述内容处理图像中检测出各个目标的边缘曲线，并基于各个目标的边缘曲线从所述内容处理图像中分割出每一个目标对应的目标图案；
形状搜索机构，与所述边缘检测机构连接，用于对每一个目标图案的外形与基准日冕形状进行相似度分析，当存在相似度超限的目标图案时，发出冠状病毒检测指令；
其中，所述形状搜索机构还用于当所述内容处理图像中所有目标图案的外形与基准日冕形状的相似度都未超限时，发出冠状病毒未检测指令；
其中，在所述边缘检测机构中，目标边缘成像特征为构成目标边缘的像素点的成像特征。
根据本发明的另一方面，还提供了一种智能化检验病菌目标辨识方法，所述方法包括使用如上述的智能化检验病菌目标辨识平台以基于冠状病毒的日冕形状的外形特征对待检验区域中的目标进行病毒类型辨认。
本发明的智能化检验病菌目标辨识平台及方法方便操作、结构可靠。由于能够利用冠状病毒的外形特征对待检验定性的每一个目标进行病毒类型辨识，从而替换了现有的人工肉眼的病毒类型检测模式，实现冠状病毒的自动检测，提升了病毒类型检测的智能化水平。
具体实施方式
下面将对本发明的智能化检验病菌目标辨识平台及方法的实施方案进行详细说明。
冠状病毒引起的人类疾病主要是呼吸系统感染(包括严重急性呼吸综合征，sars)。该病毒对温度很敏感，在33℃时生长良好，但35℃就使之受到抑制。由于这个特性，冬季和早春是该病毒疾病的流行季节。冠状病毒是成人普通感冒的主要病原之一，儿童感染率较高，主要是上呼吸道感染，一般很少波及下呼吸道。另外，还可引起婴儿和新生儿急性肠胃炎，主要症状是水样大便、发热、呕吐，每天可拉10余次，严重者甚至出现血水样便，极少数情况下也引起神经系统综合征。
冠状病毒也是成人慢性气管炎患者急性加重的重要病原。研究表明，这次在全球多个国家和地区引发非典型肺炎的冠状病毒并不是人们已知的两类，一如外界的猜测，它是人类未曾接触过的新品种病毒。而此前有专家认为是“副粘病毒群”或“间质肺炎病毒”，但最终因证据不足而被推翻。
病毒的生长多位于上皮细胞内，也可以感染肝脏、肾、心脏和眼睛，在另外的一些细胞类型(例如巨噬细胞)中也能生长。人类冠状病毒还没有合适的可作研究用的动物模型(人类疾病的动物模型(animalmodelofhumandisease)是指各种医学科学研究中建立的具有人类疾病模拟表现的动物。动物疾病模型主要用于实验生理学、实验病理学和实验治疗学(包括新药筛选)研究)，因此对冠状病毒感染的鼻黏膜细胞，经器官培养才能分离得到。增殖病毒也要用上述材料，亦很困难。
冠状病毒的血清型和抗原变异性还不明确。冠状病毒可以发生重复感染，表明其存在有多种血清型(至少有4种已知)并有抗原的变异，其免疫较困难，尚无特异的预防和治疗药物。
当前的冠状病毒的诊断机制无法利用冠状病毒的外形特征对待检验定性的每一个目标进行病毒类型辨识，导致无法实现冠状病毒的自动检测。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种智能化检验病菌目标辨识平台及方法，能够有效解决相应的技术问题。
根据本发明实施方案示出的智能化检验病菌目标辨识平台包括：
数据采集机构，与数据库存储设备连接，用于依次读取所述数据库存储设备存储的各个检验区域放大图片，并将当前读取的检验区域放大图片作为当前采集图片输出；
数据库存储设备，用于根据接收到的时间顺序保存每一个检验区域放大图片；
动态处理设备，与所述数据采集机构连接，用于对接收到的当前采集图片执行基于动态阈值的白平衡处理，以获得并输出相应的动态处理图像；
数据增强设备，与所述动态处理设备连接，用于对接收到的动态处理图像执行基于密度函数的直方图均衡处理，以获得并输出相应的数据增强图像；
内容丰富设备，与所述数据增强设备连接，用于对接收到的数据增强图像执行双线性插值处理，以获得并输出相应的内容处理图像；
边缘检测机构，与所述内容丰富设备连接，用于基于目标边缘成像特征从所述内容处理图像中检测出各个目标的边缘曲线，并基于各个目标的边缘曲线从所述内容处理图像中分割出每一个目标对应的目标图案；
形状搜索机构，与所述边缘检测机构连接，用于对每一个目标图案的外形与基准日冕形状进行相似度分析，当存在相似度超限的目标图案时，发出冠状病毒检测指令；
其中，所述形状搜索机构还用于当所述内容处理图像中所有目标图案的外形与基准日冕形状的相似度都未超限时，发出冠状病毒未检测指令；
其中，在所述边缘检测机构中，目标边缘成像特征为构成目标边缘的像素点的成像特征。
接着，继续对本发明的智能化检验病菌目标辨识平台的具体结构进行进一步的说明。
所述智能化检验病菌目标辨识平台中还可以包括：
sdram存储芯片，与所述形状搜索机构连接，用于预先存储基准日冕形状。
所述智能化检验病菌目标辨识平台中：
构成目标边缘的像素点的成像特征包括：构成目标边缘的像素点的各个周围像素点的各个像素值的均值与构成目标边缘的像素点的像素值之差的绝对值大于等于预设差值阈值。
所述智能化检验病菌目标辨识平台中：
替换地，构成目标边缘的像素点的成像特征包括：检测目标图案中每一个像素点的像素值到其周围各个像素点的像素值的各个梯度，当各个梯度中存在大于等于预设梯度阈值时，将该像素点判断为边缘像素点，否则，将该像素点判断为非边缘像素点。
所述智能化检验病菌目标辨识平台中还可以包括：
电力供应设备，分别与所述内容丰富设备和所述边缘检测机构连接，用于根据所述内容丰富设备和所述边缘检测机构的输入电压的需求分别为所述内容丰富设备和所述边缘检测机构提供不同的输入电压。
所述智能化检验病菌目标辨识平台中：
所述电力供应设备包括电源供应单元、电压转换单元和电压输出单元，所述电源供应单元与所述电压转换单元连接。
所述智能化检验病菌目标辨识平台中：
所述电压转换单元中包括用户输入接口和电压转换电路，所述用户输入接口用于接收人工输入的各项需求电压数值。
所述智能化检验病菌目标辨识平台中：
所述电压转换电路与所述用户输入接口连接，用于基于接收到的各项需求电压数值对所述电力供应设备提供的输入电压分别进行不同的降压转换操作；
其中，所述电力供应设备中还包括稳压电路，设置在所述电压转换单元的前端，用于为所述电压转换单元提供稳定的输入电压。
所述智能化检验病菌目标辨识平台中：
所述内容丰富设备内置有省电控制单元，用于在接收到休眠控制命令时，将所述内容丰富设备由工作状态切换到休眠状态；
其中，所述省电控制单元还用于在接收到唤醒控制命令时，将所述内容丰富设备由休眠状态切换到工作状态。
同时，为了克服上述不足，本发明还搭建了一种智能化检验病菌目标辨识方法，所述方法包括使用如上述的智能化检验病菌目标辨识平台以基于冠状病毒的日冕形状的外形特征对待检验区域中的目标进行病毒类型辨认。
另外，sdram是synchronousdynamicrandomaccessmemory的缩写，即同步动态随机存取存储器。而ddrsdram是doubledataratesdram的缩写，是双倍速率同步动态随机存储器的意思。ddr内存是在sdram内存基础上发展而来的，仍然沿用sdram生产体系，因此对于内存厂商而言，只需对制造普通sdram的设备稍加改进，即可实现ddr内存的生产，可有效的降低成本。doubledatarate：与传统的单数据速率相比，ddr技术实现了一个时钟周期内进行两次读/写操作，即在时钟的上升沿和下降沿分别执行一次读/写操作。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：只读内存(英文：read-onlymemory，简称：rom)、随机存取存储器(英文：randomaccessmemory，简称：ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
1.一种智能化检验病菌目标辨识平台，其特征在于，所述平台包括：
数据采集机构，与数据库存储设备连接，用于依次读取所述数据库存储设备存储的各个检验区域放大图片，并将当前读取的检验区域放大图片作为当前采集图片输出；
数据库存储设备，用于根据接收到的时间顺序保存每一个检验区域放大图片；
动态处理设备，与所述数据采集机构连接，用于对接收到的当前采集图片执行基于动态阈值的白平衡处理，以获得并输出相应的动态处理图像；
数据增强设备，与所述动态处理设备连接，用于对接收到的动态处理图像执行基于密度函数的直方图均衡处理，以获得并输出相应的数据增强图像；
内容丰富设备，与所述数据增强设备连接，用于对接收到的数据增强图像执行双线性插值处理，以获得并输出相应的内容处理图像；
边缘检测机构，与所述内容丰富设备连接，用于基于目标边缘成像特征从所述内容处理图像中检测出各个目标的边缘曲线，并基于各个目标的边缘曲线从所述内容处理图像中分割出每一个目标对应的目标图案；
形状搜索机构，与所述边缘检测机构连接，用于对每一个目标图案的外形与基准日冕形状进行相似度分析，当存在相似度超限的目标图案时，发出冠状病毒检测指令；
其中，所述形状搜索机构还用于当所述内容处理图像中所有目标图案的外形与基准日冕形状的相似度都未超限时，发出冠状病毒未检测指令；
其中，在所述边缘检测机构中，目标边缘成像特征为构成目标边缘的像素点的成像特征。
2.如权利要求1所述的智能化检验病菌目标辨识平台，其特征在于，所述平台还包括：
sdram存储芯片，与所述形状搜索机构连接，用于预先存储基准日冕形状。
3.如权利要求2所述的智能化检验病菌目标辨识平台，其特征在于：
构成目标边缘的像素点的成像特征包括：构成目标边缘的像素点的各个周围像素点的各个像素值的均值与构成目标边缘的像素点的像素值之差的绝对值大于等于预设差值阈值。
4.如权利要求3所述的智能化检验病菌目标辨识平台，其特征在于：
替换地，构成目标边缘的像素点的成像特征包括：检测目标图案中每一个像素点的像素值到其周围各个像素点的像素值的各个梯度，当各个梯度中存在大于等于预设梯度阈值时，将该像素点判断为边缘像素点，否则，将该像素点判断为非边缘像素点。
5.如权利要求4所述的智能化检验病菌目标辨识平台，其特征在于，所述平台还包括：
电力供应设备，分别与所述内容丰富设备和所述边缘检测机构连接，用于根据所述内容丰富设备和所述边缘检测机构的输入电压的需求分别为所述内容丰富设备和所述边缘检测机构提供不同的输入电压。
6.如权利要求5所述的智能化检验病菌目标辨识平台，其特征在于：
所述电力供应设备包括电源供应单元、电压转换单元和电压输出单元，所述电源供应单元与所述电压转换单元连接。
7.如权利要求6所述的智能化检验病菌目标辨识平台，其特征在于：
所述电压转换单元中包括用户输入接口和电压转换电路，所述用户输入接口用于接收人工输入的各项需求电压数值。
8.如权利要求7所述的智能化检验病菌目标辨识平台，其特征在于：
所述电压转换电路与所述用户输入接口连接，用于基于接收到的各项需求电压数值对所述电力供应设备提供的输入电压分别进行不同的降压转换操作；
其中，所述电力供应设备中还包括稳压电路，设置在所述电压转换单元的前端，用于为所述电压转换单元提供稳定的输入电压。
9.如权利要求8所述的智能化检验病菌目标辨识平台，其特征在于：
所述内容丰富设备内置有省电控制单元，用于在接收到休眠控制命令时，将所述内容丰富设备由工作状态切换到休眠状态；
其中，所述省电控制单元还用于在接收到唤醒控制命令时，将所述内容丰富设备由休眠状态切换到工作状态。
10.一种智能化检验病菌目标辨识方法，所述方法包括使用如权利要求1-9任一所述的智能化检验病菌目标辨识平台以基于冠状病毒的日冕形状的外形特征对待检验区域中的目标进行病毒类型辨认。
技术总结