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层析芯片阳性信号的信息提取和定量分析研究

胡贝贝  
【摘要】:目前重大疾病如肝癌、艾滋病的治疗仍处于研究探索阶段,而其早期检测是一个非常重要的环节。免疫层析技术是20世纪90年代初发展的新兴快速检测技术,它的基本原理是抗体和抗原之间的相互作用。层析芯片荧光信号的检测是免疫芯片技术诊断疾病的关键,免疫层析芯片图像的荧光信息反映了抗原抗体相互作用的程度,通过检测出免疫层析芯片的荧光信息就可以实现疾病的早期检测。但是目前大部分的免疫层析实验都是定性实验,达不到定量检测的要求,这在一定程度上限制了免疫层析技术的应用。 针对这一个问题,本文研究提出了层析芯片荧光信号信息的自动提取算法,并对其做了定量分析来达到检测疾病的目的。本文的主要工作和创新点是针对两种类型的免疫层析芯片图像—胶体金芯片图像和量子点标记的芯片图像,分别提出了自动检测荧光信息的算法,并对荧光信息进行定量分析。 针对胶体金免疫层析芯片图像,本文提出了基于金字塔连接和高斯混合模型的图像分割算法,该算法首先使用基于RGB空间的数学形态学运算对图像滤波增强,并采用金字塔连接算法分割图像,然后使用高斯混合模型检测荧光信号,最后再计算荧光区域的平均亮度。经过实验数据分析证明该算法能够快速准确地分割出荧光区域从而实现层析芯片的定量检测。 对于量子点标记的免疫层析芯片图像,本文提出了基于连续均值量化变换(SMQT)的图像分割算法,首先结合这种图像自身的荧光信息模糊的特点,对其HIS空间的灰度图采用连续均值量化的灰度图像增强算法,这种方法克服了传统的灰度图像增强算法的缺陷,很好的保留了图像的细节信息,有效地提高了免疫层析芯片模糊条带的信息识别,从而为提高低浓度的纳米粒子标记的层析芯片的检测水平提供了重要保证,进而我们根据增强后图像的直方图和分布图采用统计迭代算法进行图像分割从而提取出荧光区域的信息。 最后,本文提出的算法整合到免疫层析分析仪系统的图像处理模块中,并将该系统应用于实际的免疫层析芯片图像的信息提取。实验结果证明,本文提出的算法无论是在荧光信息提取的精度还是在提取的自动化程度上都有显著的提高,有很好的实际应用前景。


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