層析芯片陽性信號的信息提取和定量分析研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目前重大疾病如肝癌、艾滋病的治療仍處于研究探索階段,而其早期檢測是一個非常重要的環(huán)節(jié)。免疫層析技術(shù)是20世紀(jì)90年代初發(fā)展的新興快速檢測技術(shù),它的基本原理是抗體和抗原之間的相互作用。層析芯片熒光信號的檢測是免疫芯片技術(shù)診斷疾病的關(guān)鍵,免疫層析芯片圖像的熒光信息反映了抗原抗體相互作用的程度,通過檢測出免疫層析芯片的熒光信息就可以實(shí)現(xiàn)疾病的早期檢測。但是目前大部分的免疫層析實(shí)驗(yàn)都是定性實(shí)驗(yàn),達(dá)不到定量檢測的要求,這在一定程度上限制了免疫層析

2、技術(shù)的應(yīng)用。針對這一個問題,本文研究提出了層析芯片熒光信號信息的自動提取算法,并對其做了定量分析來達(dá)到檢測疾病的目的。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)是針對兩種類型的免疫層析芯片圖像—膠體金芯片圖像和量子點(diǎn)標(biāo)記的芯片圖像,分別提出了自動檢測熒光信息的算法,并對熒光信息進(jìn)行定量分析。針對膠體金免疫層析芯片圖像,本文提出了基于金字塔連接和高斯混合模型的圖像分割算法,該算法首先使用基于RGB空間的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算對圖像濾波增強(qiáng),并采用金字塔連接算法分割圖

3、像,然后使用高斯混合模型檢測熒光信號,最后再計(jì)算熒光區(qū)域的平均亮度。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析證明該算法能夠快速準(zhǔn)確地分割出熒光區(qū)域從而實(shí)現(xiàn)層析芯片的定量檢測。對于量子點(diǎn)標(biāo)記的免疫層析芯片圖像,本文提出了基于連續(xù)均值量化變換(SMQT)的圖像分割算法,首先結(jié)合這種圖像自身的熒光信息模糊的特點(diǎn),對其HIS空間的灰度圖采用連續(xù)均值量化的灰度圖像增強(qiáng)算法,這種方法克服了傳統(tǒng)的灰度圖像增強(qiáng)算法的缺陷,很好的保留了圖像的細(xì)節(jié)信息,有效地提高了免疫層析芯片模

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