層析芯片陽性信號(hào)的信息提取和定量分析研究.pdf

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(cè)是一個(gè)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(cè)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(hào)的檢測(cè)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(cè)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(cè)。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(cè)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(duì)這一個(gè)問題，本文研究提出了層析芯片熒光信號(hào)信息的自動(dòng)提取算法，并對(duì)其做了定量分析來達(dá)到檢測(cè)疾病的目的。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)是針對(duì)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(dòng)檢測(cè)熒光信息的算法，并對(duì)熒光信息進(jìn)行定量分析。針對(duì)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(duì)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(cè)熒光信號(hào)，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(cè)。對(duì)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(duì)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