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图7基于形态约束的水平集活动轮廓模型效果 全自动菌落计数仪-复杂平皿统计创新 全自动菌落计数仪因为其自动化程度高，大大节省人力、时间，而被各大科研院所、食品药品企业、质检所等检测机构所用。在使用的过程中因为微生物的不同性，而造成有些平皿不能够很好的做出精准的统计，这给用户和厂家都带来了巨大的难题。为解决上述复杂情况下的菌落统计，迅数科技团队历经两年攻关，结合具体问题进行大胆尝试、改进和创新，终于成功开发出一系列针对不同菌落特点的分割统计方法。 一、水平集活动轮廓模型的研发建立 菌落计数，是微生物实验中基本又耗时的一项操作。近年来，出现一些自动菌落计数仪，为常规菌落检测提供了方便。但对一些复杂情况，例如菌落表面皱褶严重、边缘轮廓模糊、菌落颜色与培养基颜色非常接近、菌落生长在含有网格的滤膜上等等(下图1)，一般菌落计数仪就无法实现计数统计。 图1复杂情况下的菌落情况 针对此类型的复杂平皿，迅数大胆创新研发出基于水平集活动轮廓模型的图像分割方法。它是将水平集方法和活动轮廓模型结合起来，在极小化能量泛函的过程中活动轮廓不断逼近分割目标，直到活动轮廓线停止进化时分割完成。由于该方法具有抗噪性强、数值求解稳定性好、分割边界光滑连续、可以处理拓扑结构复杂的情况等优点，成为目前国际上最前沿的图像分割技术之一。 该方法的基本原理，是把曲线或曲面嵌入高一维水平集函数中，用一个高维函数来表达低维曲线或曲面的演化过程(下图2). 图2水平集活动轮廓模型的基本原理 采用多相水平集快速活动轮廓模型算法，针对上述复杂平皿来，尤其是多霉菌平皿，由于其表面毛糙而导致灰度分布不均匀、边缘毛糙不连续，导致分割效果很差，采用迅数多相水平集活动轮廓模型快速算法的分割效果，除了部分霉菌粘连非常严重导致没有区分之外，能够对绝大多数的霉菌进行良好的分割。 (a)霉菌原图 (b)采用传统方法的分割结果 (c)采用多相水平集的分割结果 图3多个霉菌的不同分割效果 二、滤膜与3M测试片的创新统计 滤膜与3M测试片，越来越多的应用于生物、医药、食品、环境等领域的微生物检测。很多滤膜或测试片都有一个特点，就是在其表面有着不同颜色不同大小的网格线。这些网格有助于人工观测计数，但却给目前使用越来越多的自动 菌落计数仪带来困难。因为网格的颜色往往很深，导致传统的方法往往检测到网格而不是菌落。下图4、5、6分别显示了三种常用的滤膜和3M测试片，以及采用传统图像分割方法的分割结果。 (a)赛多利斯滤膜 (b)采用阈值法的分割效果 (c)采用边缘梯度法的分割效果 图4赛多利斯滤膜 (c)采用边缘梯度法的分割效果 图53M金黄色葡萄球菌测试片 (c)采用边缘梯度法的分割效果 图63M大肠杆菌测试片 图7展示了采用迅数科技开发的“基于形态约束的水平集活动轮廓模型”，对网格滤膜和3M测试片的检测效果。其中，图a、b、c分别是塞多利斯滤膜、3M金黄色葡萄球菌测试片、3M大肠杆菌测试片的原图。图d、e、f是采用“基于形态约束的水平集活动轮廓模型”后的分割效果。由于具有圆形约束，活动轮廓避免了对网格的逼近，而最终检测出全部圆形菌落。 (d)赛多利斯滤膜的检测效果 (e)3M金黄色葡萄球菌测试片检测效果(f)3 M大肠杆 菌测试片检测效果 三、多色菌落的分类统计检测 多色菌落，是微生物检测中常常遇到的现象。不同颜色的菌落往往代表不同的细菌，对多色菌落的分类检测也就成为一项重要的工作。 目前，对多色菌落的自动分类一般采用彩色立方体的方法来进行。这种方法操作简单，但效果往往不好。这是因为： (1)属于同一种颜色的各个菌落，其表面颜色并非完全一样，有时还往往存在相当大的差异。比如下图8-a、8-b中，红色菌落有深红色和浅红色，但显然它们属于同一类；下图8-c中，二个红色菌落颜色深浅不一样，而且表面还有反光引起的色斑。 (2)对单个菌落来说，其表面颜色也不是一成不变，往往中间部分颜色较深，而其他部位颜色略浅，周围甚至还有因扩散而引起的更浅的一圈颜色，如下图8-a中的蓝色菌落。 由于以上原因，传统的彩色立方体等方法往往将一个完整的菌落分割成许多碎片，图9显示了采用这种方法对图8分割的局部放大，蓝色菌落的色素扩散导致一个菌落被过分割成内圈和外圈两部分。 (a) (b) (c) 图8多色菌落图像 图9因为菌落表面颜色不均匀(或扩散)而造成的过分割现象 多色菌落的自动分类试验 图10、11分别显示了对多色菌落采用迅数多色分类技术所分割的效果。 图10显示了对3种颜色菌落的自动分类检测。首先，从菌落图像(图10-a)获取红、蓝、黄三种菌落的先验知识，通过 RGB 模型将其加入 CV 水平集活动轮廓模型的约束条件中。这样， CV模型的演化过程中，仅对规定的颜色轮廓进行收缩，分类结果如图10-b所示。 (a)多色菌落原图 (b)采用迅数多色分类计数的效果 图10多色菌落的自动分类效果 图11显示了对包含2种颜色菌落、但具有明显色素扩散的多色菌落的自动分类。其方法同上，先从菌落图像(图11-a)获取红、绿二种菌落的先验知识，通过 RGB 模型将其加入 CV 水平集活动轮廓模型的约束条件中。这样， CV模型的演化过程中，仅对规定的颜色轮廓进行收缩，分类结果如图11-b所示。 (a)多色菌落原图 (b)采用迅数多色分类计数的效果 图11多色菌落的自动分类效果 四、多菌种混杂情况的统计检测 在菌落计数中，常常会碰到这样一种情况，即培养皿中生长着多种不同种类的菌落：有真菌、细菌、霉菌、放线菌等等。不同种类的菌落，往往颜色不同、生长形态不同。尤其是霉菌和放线菌，其表面往往呈碎颗粒状，碎颗粒的密度不一样，中间密度高从而颜色深、边上密度低从而颜色浅；另外其边缘往往呈毛刺状或云雾状，面积则比一般菌落大许多。图12显示了三个包含霉菌和其它菌混杂的培养养。 图12多菌种混杂生长的培养皿 这种多菌种混杂、尤其是存在霉菌和放线菌的情况，给自动化菌落计数带来困难。这是由于目前的自动化菌落计数是建立在图像分割技术基础上，而图像分割主要依据目标物与背景之间的差异性来进行的，比如两者的灰度差异、颜色差异、或边缘轮廓的突变性等。 试验 图13显示了对多菌种、多特征菌落采用多层水平集框架模型的检测效果。其中图13-a是原图、图 13-b是采用多层水平集框架模型的分割结果、图13-c对分割轮廓内部进行颜色填充以便观察。为解决部分菌落相互粘连的问题，试验中增加了分水岭粘连分割。 由图13不难看到，由于水平集活动轮廓模型分割技术是在极小化能量泛函的过程中，使活动轮廓不断逼近目标而实现对目标的分割，所以不存在对霉菌表面微小颗粒的过分割现象。此外，能量函数建立在轮廓内外的灰度方差基础上，因此活动轮廓在收缩时，不会受各种菌落颜色不同的影响而导致误分割。除极个别地方尚不完善外，绝大多数菌落都得到了准确的分割。 图13基于多层水平集框架模型的分割效果 五、展望 基于水平集活动轮廓模型的图像分割方法，具有抗噪性强、数值求解稳定性好、分割边界光滑连续、可以处理拓扑结构复杂的情况等优点，成为目前国际上最前沿的图像分割技术之一。 迅数科技研发团队，历经两年多的攻关，不仅掌握了这一先进技术，而且针对微生物菌落的特点，在传统的水平集活动轮廓模型的基础上，创造性的研究开发出适合复杂菌落分割计数的快速活动轮廓模型、多相水平集活动轮廓模型、以及基于形态约束的水平集活动轮廓模型。这些模型不仅实现了复杂菌落、高难度平皿的准确有效统计，而且也适用于细胞等的检测。
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