图像分析和颗粒方向的重要性.doc

图像分析和 颗粒方向的重要性 介绍 图像分析作为一种量化颗粒大小和形状信息的技术已经使用多年。在使用数字图像分析之前，简单测量参数（如 Feret 和 Martin 卡规直径）被用来对颗粒大小进行分类，并且 使用此类测量的简单比率 来描述颗粒形状。 图 1. 简单卡规测量数据（如 Feret 的横向 (Fh) 和 Feret 的纵向 (Fv) 直径）的可能差异示例。 但是，如图 1 所示，这些简单卡规测量数据 取决于根据二维视图区域中的颗粒方向。 随着数字图像分析时代的到来，由于主轴变化可以轻松得到最大和最小的 Feret 直径，这些卡规测量数据变得更加稳定。在开发出基于中心矩的形状描绘器后，便消除了对 二维方向的依存性。 这让我们获得了一组稳定的二维颗粒形状和大小因子，以协助我们为颗粒系统指定形态描述。 近年来，随着计算机处理能力的增强，静态和动态图像分析仪器相继问世，这些仪器能够快速对 至少成千上万种颗粒进行分类。为了确定 颗粒形态， 图像分析已经从只能分析几百种颗粒的定性技术，过渡到能够产生大量有效统计数据的量化技术。 例如，马尔文推出了 PharmaVision 830（静态）和 Sysmex 的 FPIA-2100（动态）这两种仪器。 颗粒方向 图 2 说明颗粒落到表面上时将主要采用最稳定的机械状态。 这表明，颗粒会向观测者呈现最大的区域，也就是其最长和第二长的边（在与其他技术比较结果时有用，如 第二长边适用的筛分技术）。 这样做的好处是它能大大简化评估形状过程，通过颗粒在这种情况下呈现的二维投影，确定了现在常用的大多数形状 因子。  图 2. 颗粒将采用其最稳定的机械状态。 随着动态图像分析仪器的问世，颗粒能在三维空间内 采取任何方向。 让我们看一下图 3 中显示的杆状颗粒，该类型的颗粒 有两个类似的维度 （宽度与厚度）和一个相异维度（长度）。 图 3. 杆状颗粒 因此，根据颗粒 在三维空间中方向的 不同，它会在探测器中呈现出多种二维形状和大小； 图 4 中显示了 一些可能会出现的形状和大小。  1 Vision 系统应用注释 MRK518-01   图 4. 三维空间中以不同方向显示的杆状颗粒。在图像分析软件中，未控制方向的颗粒会产生如图 5 所示的大小和形状分布。 杆状颗粒的圆度分布（方向变动） 30 25 20 % 15 10 5 0 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 圆度 杆状颗粒的直径分布（方向变动） 25 20 %15 10 5 0 6 8 10 12 14 16 18 20 22 直径 (?m) 图 5. 不同方向杆状颗粒（如图 4 所示） 的圆度（顶部）和直径（等圆面积）分布图。实际分布应该是 一个峰值，即在这些分布中形状大小最大 和圆度最小时。 如图 5 中的分布情况 所示，颗粒方向不同会导致 最简单的颗粒系统产生复杂的形状和大小分布， 这还是完全的单分散型分布。如果是多分散型分布， 则此类颗粒的情况将会更加复杂。 颗粒能够根据颗粒方向产生无数个大小和形状值。如果系统利用重复循环或无法确保所有颗粒都处于焦点内，则这种影响会更加严重。 控制方向 很明显，要对非对称型颗粒产生有效和有意义的数据，需要严格控制方向。 通过将粉末分散到载玻片的干燥处或载玻片上的油中，PharmaVision 830 能够控制颗粒方向；由于颗粒将会选择最具机械稳定性的方向，因此任何一种方法都能确保颗粒方向。除此之外，还能确保颗粒处于相对固定的焦点平面内（无需进行离焦排斥算法）。 Sysmex FPIA-2100 是一种动态图像分析系统，不仅能确保颗粒的方向达到要求，还能使其处于狭窄的焦点平面内。FPIA-2100 通过使用专利的 液力对焦系统实现这一目标；这在图 6 中有说明。 在液力对焦时，样品流被注入两个鞘流之间；这样会导致样品流变窄，并形成平面。因此，样品流会被保留在仪器的焦点平面内，同时样品流中的颗粒会自动将其最大面积区域朝探测器方向对齐， 从而确保颗粒方向 的一致性。 样品 鞘 图 6. FPIA-2100 使用的液力对焦系统图解。 图 7 显示了 FPIA-2100 在测量时捕捉到的颗粒示例，其中详细说明了测量时的颗粒方向。 10μm 图 7. 在 FPIA-2100 上测量的玻璃棒颗粒示例。请注意，最小和最低的高宽比颗粒都保持对齐。 在探测器中显示一致颗粒方向能大大简化图像分析过程，从而轻松识别颗粒形状和大小的趋势，并可在相关样品之间