ろ過膜と3M試験片は、生物、医薬、食品、環境などの分野の微生物検査にますます多く応用されている。多くのフィルターやテストシートには、表面に異なる色や大きさのメッシュラインがあるという特徴があります。これらのメッシュは人工観測計数に役立つが、現在ますます多くの自動コロニー計数器を使用することに困難をもたらしている。メッシュの色が濃いことが多いため、従来の方法ではコロニーではなくメッシュが検出されることが多い。下図1、2、33つの一般的な濾過膜と3M試験片、および従来の画像分割方法を用いた分割結果。

ここで、図1-Aセドリスろ過膜原図であり、表面に黒いメッシュがあり、薄黄色のコロニーが成長している。図1-B従来の閾値分割法を用いた分割効果である。図1-Cカラー勾配法を用いた分割効果である。このフィルター膜のメッシュ色はコロニーよりも深いため、従来の画像処理方法で分割されたのはコロニーではなくメッシュである。

図1. セドリスろ過膜

図２．aはい3M黄色ブドウ球菌試験片、表面に黄色メッシュと紫色コロニーがある。図1-B従来の閾値分割法を用いた分割効果である。図1-Cカラー勾配法を用いた分割効果である。この2つの分割方法はコロニーを分割すると同時に、メッシュも分割してコロニーをカウントすることができない。

図2. 3M黄色ブドウ球菌試験片

図3-aはい3M大腸菌試験片は、表面に赤色メッシュ、赤色コロニー、及び赤色背景がある。この場合、従来の閾値分割法（図3-B)、それともカラー勾配分割法（図3-C)、いずれも理想的な効果を得ることはできません。

図3. 3M大腸菌試験片

従来の画像処理技術では、上述の濾過膜や3M試験片のコロニー検出には、新たな検出方法の確立を研究しなければならない。の数に総計がなる_科学技術チーム、2年の難関突破を経て、現在上の水平集活動輪郭モデルに基づいて、濾過膜と3M試験片の特徴、適切な濾過膜の形成又は3M試験片の新しい分割アルゴリズムは、上記の問題を解決することに成功した。

1、形態制約に基づく水平セット活動プロファイルモデル

水平セット活動輪郭モデルに基づく画像分割原理は、エネルギー汎関数を極小化する過程で、活動輪郭を分割目標に絶えず近似させることである。エネルギー汎関数に先験的知識に基づく拘束条件を導入し、拘束条件に規定された目標への活動プロファイルの近似を促すと、探したい目標を分割することができる。前に提案した主に以下の2つの考え方がある。

1つはクレマーズ提案された事前知識制約に基づくモデル。事前知識により決定された形状用水平セットを設定するF₀は、形状の事前知識に基づく活動的輪郭モデルがエネルギー汎関数に形状拘束エネルギー項を加え、曲線をこの形状に収束させるために使用されます。

式中、L形状事前知識が作用する範囲を定義し、L = -1の領域は積分から除外されます。この方法は形状情報の位置と大きさを厳密に規定しており、実際の応用には限界がある。

もう1つはトニー チャン形状の移動、スケール、回転などを可能にする形状の事前知識に基づくアクティブな輪郭モデルを提案します。水平セットの場合F₂水平セットF₁移動、回転、スケールによって得られた移動座標をa、b、スケール倍率はr、回転角度はθ、2つの水平セットの関係式は、

若ψ0は、シンボル距離関数を解くことによって得られる一定形状の水平集合関数です。ψは、移動、回転、スケールによって元の形状が対応する水平セット関数である。では、形状事前知識に基づく水平集合モデルのエネルギー関数は、

以上の2つの方法の数値解法は、エネルギー関数の複数の変数の勾配降下流の解法に関し、曲線反復のたびに複数の変数を更新する必要があるため、活動輪郭モデルの近似速度は非常に遅く、実際に採用することはできない。
メッシュフィルターまたは3M試験片では、検査が必要なコロニーが通常円形であれば、水平集合の形状事前知識を円形にすることができる。円形の場合、その幾何学変換におけるパンおよびズームは形状の変化だけをもたらし、回転は円形形状に影響を与えないため、円形ベースの水平セットモデルには3つの追加変数（A、B、R)を使用すると、円形拘束に基づく水平セット活動プロファイルモデルのエネルギー汎関数を次のように簡略化できます。

式では、2番目の項目は拘束項目であり、zui終端輪郭線を円形に収束させる役割を果たします。このモデルでは水平集合関数に対して勾配降下流を求める必要があるほか、（A、B、R）3つの変数が更新され、反復回数が大幅に軽減され、分割速度が向上した。

平皿上の複数のコロニーの同期検出を実現するためには、多相水平集合活動輪郭モデルをさらに導入する必要がある、同時に、検出速度をさらに高めるためには、水平セット活動輪郭モデルの迅速な解決方法が必要である。この2つの面では、迅数科学技術科の研究チームはいずれも重要な成果と実用的な応用を得ており、「迅数科学技術有限会社」が発表した「コロニーカウント」を参照することができる_革新的なテクノロジー（一）：水平セットアクティブプロファイルモデル）。

2、表面皺、エッジファジィコロニーの検出効果

水平セットのアクティブプロファイルモデルが保持されていると同時に、フォーム制約に基づく水平セットのアクティブプロファイルモデル耐ノイズ性が高く、分割境界が滑らかで連続的で、表面構造が複雑な場合を処理できるなどの利点があり、同時に円形目標に非常に良好に近似することができる。特に一部の輪郭がぼやけ、表面のしわが比較的深刻なコロニーや細胞に対して、極めて*の分割効果を示した。

図4エッジがぼやけた原形質体細胞の検出効果を示した。ここで、図4-A原形質体細胞原図である、図4-B円形拘束が不足しているため、検出されたのは非円形である、一般的な水平セット活動プロファイルモデルを使用している、図4-C迅数科学技術が開発した「形態制約に基づく水平集活動輪郭モデル」アルゴリズムを採用し、円形制約を受けているため、zui後に迫るのは必然的に円であり、それによって細胞原態をよく還元した。

図4. エッジブラー原形質体細胞の検出効果

図51つの表面皺が非常に深刻な原形質体細胞の検出効果を示した。ここで、図4-A原形質体細胞原図である、図4-B一般的な水平セット活動プロファイルモデルを使用しています。円形拘束が不足しているため、検出されたのはフラグメントの山です。図4-C迅数科学技術が開発した「形態制約に基づく水平集活動輪郭モデル」アルゴリズムを採用しており、円形制約を受けているため、zui後に迫ってくるのは完全な原形質体細胞である。

図5. ひょうめんひだ原形質体細胞の検出効果

3、濾過膜と3M試験片の検出効果

図6迅数科学技術を用いて開発された「形態制約に基づく水平集合活動輪郭モデル」を展示し、メッシュフィルタリングと3M試験片の検出効果。ここで、図6-a、6-B、6-Cそれぞれセドリスろ過膜、3M黄色ブドウ球菌試験片、3M大腸菌試験片の原図。図6-D、6-E、6-Fは、シェイプコンストレイントに基づく水平セットアクティブプロファイルモデルを使用した後の分割効果です。円形拘束があるため、可動輪郭はメッシュへの近似を回避し、zuiは最終的にすべての円形コロニーを検出した。

図6. 形態拘束に基づく水平セットアクティブプロファイルモデル効果

4、展望

水平セットのアクティブ輪郭モデルに基づく画像分割方法、耐ノイズ性が強く、数値求解安定性がよく、分割境界が滑らかで連続しており、トポロジー構造が複雑な場合を処理できるなどの利点があり、現在のzui最前線の画像分割技術の一つとなっている。

迅数科学技術研究開発チームは、2年以上の難関突破を経て、この先進技術を掌握しただけでなく、微生物コロニーの特徴に対して、伝統的な水平集活動輪郭モデルを基礎に、創造的な研究により複雑なコロニー分割計数に適した高速活動輪郭モデル、多相水平集活動輪郭モデル、及び形態制約に基づく水平集活動輪郭モデルを開発した。これらのモデルは複雑なコロニー、高難度平皿の正確で有効な統計を実現しただけでなく、細胞などの検査にも適用されている。

杭州迅数科技有限公司 研究開発部