本申请涉及脑炎滴度辅助诊断的领域，尤其涉及一种基于荧光图像的自身免疫性脑炎抗体滴度识别方法及系统。
背景技术：
1、免疫荧光法是一种典型的脑炎滴度检测方法。在利用免疫荧光发进行脑炎滴度检测时，一般会先根据医生经验预估检测样本的稀释倍数，再以检测样本进行抗原抗体结合，最终利用免疫荧光法完成抗原抗体结合的监测样本中存在的荧光效应。
2、在一个具体方法中，荧光效应具体表现在细胞膜。在实际进行脑炎滴度识别时，需要分析免疫荧光图像中包含的荧光特征（细胞膜）的数量，以便于确定抗原抗体的数量，进而确定检测样本的滴度结果。
3、由于脑炎滴度的免疫荧光图像存在比较多复杂的情况，例如不同荧光特征的曝光图像重叠、抗原抗体结合不完全导致荧光特征不呈现为明显的细胞膜形状、不同曝光程度下荧光图像的观测效果会存在明显差异等等，目前基于免疫荧光图像识别出脑炎滴度的算法准确度和效率均较低。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于荧光图像的自身免疫性脑炎抗体滴度识别方法及系统，其有利于提高脑炎滴度识别的效率和准确度。
2、第一方面，本申请提供了一种基于荧光图像的自身免疫性脑炎抗体滴度识别方法。所述方法包括：
3、获取检测样本的初始荧光图像；
4、将所述初始荧光图像输入预构建的图像选择模型，得到优选荧光图像；
5、识别所述优选荧光图像，得到所述滴度结果数据。
6、通过采用上述技术方案，能够根据初始荧光图像和预构建的图像选择模型智能确定优选荧光图像，以优选荧光图像得到脑炎滴度的滴度结果数据有利于提高脑炎滴度识别的效率和准确度。
7、进一步地，所述图像选择模型包括：
8、获取输入图像；
9、对所述输入图像进行若干组曝光参数调整得到若干组曝光调整图像，一组所述曝光调整图像的曝光参数关于所述输入图像的曝光参数对称；
10、将所述输入图像和曝光调整图像代入预构建的优选度识别模型，得到输入图像和曝光调整图像的优选度数据；
11、以曝光参数为横轴、以优选度数据为纵轴构建二维坐标系，并绘制曝光优选度曲线；
12、识别所述曝光优选度曲线中的极大优选度数据；
13、判断所述极大优选度数据对应的曝光参数是否为曝光参数端点值；
14、若是，则以所述极大优选度数据对应的曝光调整图像为输入图像重新输入；
15、若否，则根据所述极大优选度数据对应的曝光参数确定若干优选曝光参数，并相对每一优选曝光参数确定一优选荧光图像为输出。
16、进一步地，所述对所述输入图像进行若干组曝光参数调整得到若干组曝光调整图像包括：
17、基于预获取的单位曝光参数确定多组曝光调整参数，曝光调整参数为单位曝光参数的整数倍，一组曝光调整参数有两个且互为相反数；
18、根据每一曝光调整参数确定一所述曝光调整图像。
19、进一步地，所述优选度识别模型包括：
20、在待识别图像中识别噪点特征、条纹特征、背景亮度波动特征以及荧光特征；
21、分析确定噪点特征和条纹特征的特征数量、最大特征面积和累计特征面积，以及背景亮度波动特征的最高背景亮度和最低背景亮度，以及荧光特征的累计特征面积；
22、根据所述噪点特征和条纹特征的特征数量、最大特征面积和累计特征面积，以及背景亮度波动特征的最高背景亮度和最低背景亮度，以及荧光特征的累计特征面积确定待识别图像的优选度数据。
23、进一步地，所述根据所述噪点特征和条纹特征的特征数量和特征像素面积、背景亮度波动特征的最高背景亮度和最低背景亮度以及荧光特征的特征像素面积确定待识别图像的优选度数据包括：
24、；
25、；
26、；
27、；
28、式中，z为优选度数据，m为噪点特征的数量，为所有噪点特征的特征像素面积，为噪点特征的最大特征面积，n为条纹特征的数量，为所有条纹特征的特征像素面积，为条纹特征的最大特征面积，为最高背景亮度，为最低背景亮度，为所有荧光特征的特征像素面积，为预设面积值，均为预设的大于零的常数。
29、进一步地，所述根据所述极大优选度数据对应的曝光参数确定若干优选曝光参数包括：
30、基于预获取的曝光参数常量确定预设数量个曝光参数调整量，每个所述曝光参数调整量为所述曝光参数常量的预设整数倍；
31、根据所述极大优选度数据对应的曝光参数和每一曝光参数调整量确定一优选曝光参数，所述优选曝光参数等于极大优选度数据的曝光参数减去曝光参数调整量的结果。
32、进一步地，所述识别所述优选荧光图像，得到所述滴度结果数据包括：
33、识别每一所述优选荧光图像，分别得到一图像荧光结果；
34、确定所有图像荧光结果的最大值、最小值、中位值、平均值或四分位距为所述滴度结果数据。
35、第二方面本申请提供了一种基于荧光图像的自身免疫性脑炎抗体滴度识别系统。所述系统荧光图像获取装置和滴度结果确定装置，所述荧光图像获取装置用于获取所述初始荧光图像，所述滴度结果确定装置用于执行如以上第一方面所述的任意一种方法。
36、综上所述，本申请至少包含以下有益效果：
37、提供了一种基于荧光图像的自身免疫性脑炎抗体滴度识别方法及系统，其利用初始荧光图像和预构建的图像选择模型能够智能确定优选荧光图像，从而能够高效准确的确定脑炎滴度的滴度结果数据。
38、应当理解，
技术实现要素：
部分中所描述的内容并非旨在限定本申请的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
1.一种基于荧光图像的自身免疫性脑炎抗体滴度识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像选择模型包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述输入图像进行若干组曝光参数调整得到若干组曝光调整图像包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述优选度识别模型包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述噪点特征和条纹特征的特征数量和特征像素面积、背景亮度波动特征的最高背景亮度和最低背景亮度以及荧光特征的特征像素面积确定待识别图像的优选度数据包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述极大优选度数据对应的曝光参数确定若干优选曝光参数包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述识别所述优选荧光图像，得到所述滴度结果数据包括：
8.一种基于荧光图像的自身免疫性脑炎抗体滴度识别系统，其特征在于，包括荧光图像获取装置（110）和滴度结果确定装置（120），所述荧光图像获取装置（110）用于获取所述初始荧光图像，所述滴度结果确定装置（120）用于执行如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
