医学检验中单向免疫扩散样本的图像处理与分析
发布时间：2021-04-03 18:45
单向免疫扩散是医学检验的重要基础技术手段,在临床医学研究、药品监制产业有着不可或缺的地位。对于这种通用成熟的检验技术,通常是通过人工游标卡尺或者扫描图像进行测量,检测误差大且耗时长,严重影响到药品研制及产出效率。本课题采用机器视觉图像测量技术对单向免疫扩散样本进行测量,解决现有图像测量存在的模糊边缘无法检测等问题,实现图像的精确测量以保证单向免疫扩散定量分析结果的准确性。本文主要工作内容如下:（1）针对单向免疫扩散样本图像目标较浅很难提取的问题,本文提出一种基于小波的半软阈值图像去噪增强算法。该算法先对样本灰度图像进行小波分解,然后分别采用半软阈值对三个高频图像去噪,同时采用对比度受限的自适应直方图均衡算法（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,简称CLAHE）对低频图像增强,完成后进行小波融合。对比分析传统增强去噪并结合两步标定法矫正畸变样本图像,该算法能够增强细节提高对比度,实现样本图像的预处理及畸形矫正。（2）根据单向免疫扩散样本图像的目标位置特征,本文提出去孤点的K-means聚类快速分割算法,该算法结合二分K-mea...
【文章来源】： 耿琅环 西安工程大学
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
免疫扩散原理
其误识率将会是研究者追求的目标。样本图像在测量前，首先要检测目标沉淀物边缘，划分待处理区域，以降低后续检测的运算量，提高算法的处理效率。由于目标沉淀物边缘模糊，边缘与背景不明显，再加上反应器材边缘成像较重，想要提取目标沉淀图像区域困难较大。本文就单向免疫扩散样本图像的测量展开研究，着重提高图像测量技术的精确性与智能性，研究了一套专门适用于医学检验中单向免疫扩散图像测量算法及流程，解决了图像测量技术一直以来都难以识别模糊目标的问题。1.3 研究内容及关键技术目前，图像处理的边缘检测、圆形检测广泛应用到了物理学、航天航空学科、智能工业现场、临床医学及医疗器械生产等领域[20]。单向免疫扩散是临床医学的基础免疫分析手段，反应基于特定条件下抗原抗体特异性反应生成圆形沉淀，圆形沉淀的直径与添加抗原浓度成正相关，可根据标准抗原或国际参考蛋白制成标准曲线，由测量获得生成沉淀的直径大小数据来定量检测未知抗原浓度[21]。要定量分析未知抗原浓度，确保含量检测的准确性就需要对沉淀物面积的测量精度有一定要求。此时，人工测量的方式就会产生较大的误差，以至于影响待检测物质浓度检测结果的准确度，更有可能造成医疗事故。
专门定制功能的免疫分析仪可以满足上述的单向免疫扩散实验各项条件。（1）样本a （2）样本b （3）样本c图2-1 采集样本原图实验采集到的图片如图 2-1 所示，a、b、c 三个样本中每个样本有 16 个培养皿圆孔，按照每列从左向右排序，前两列为对照组，后两列为实验组，实验组添加了稀释不同浓度的抗原，如图 2-1 所示，反应沉淀后得到不同大小的粉色类圆形沉淀物拍摄采集到的样本图像有明显的畸形形变，培养皿的边缘背景图像与目标沉淀物灰度特征相似、形状相似难以分割，再者检测目标圆形沉淀物边缘虚化严重，背景灰度差值难以确定等。综合以上需要解决的问题，本文提出基于小波的去噪增强、改进 K-means 聚类快速分割、模糊分块边缘检测及改进圆拟合算法对样本图像测量展开深入的研究。2.2 单向免疫扩散样本图像预处理将图像处理技术应用到成熟的医学检验手段中
【参考文献】：
期刊论文
[1]数字图像处理在医学影像方面的应用[J]. 张宗斌. 影像研究与医学应用. 2019(04)
[2]单向免疫扩散测定四价流感病毒裂解疫苗中两种B型血凝素含量[J]. 帅旗,余军,杨文彬,吴富强,吴建华,蒋正东,杨宪普,赵越,赵静,付建林. 中华实验和临床病毒学杂志. 2018 (06)
[3]改进区域生长法的肝部CT图像ROI提取[J]. 李仔麒,马慧彬,李殿奎,范蕊. 计算机技术与发展. 2019(01)
[4]单向免疫扩散样本的图像测量[J]. 王延年,耿琅环,张豪,李文婷,程燕杰. 激光杂志. 2018(08)
[5]一种相似度剪枝的离群点检测算法[J]. 丁天一,张旻,方胜良. 小型微型计算机系统. 2018(08)
[6]基于最小二乘法的拟合曲线CCD相机畸变校正[J]. 陈永明,冯盛淼,戴颖超. 机电技术. 2018(03)
[7]妊娠高血压综合征患者免疫功能与内分泌相关性分析[J]. 房振亚,张美华. 国际免疫学杂志. 2018 (03)
[8]放射免疫分析对提升核医学科综合实力的重要意义[J]. 王闪闪. 标记免疫分析与临床. 2018(02)
[9]ADVIA Centaur XP全自动化学发光免疫分析系统的性能验证及评价[J]. 张玥,董振芳,鞠瑛,刘义庆,王勇,张炳昌. 国际检验医学杂志. 2018(03)
[10]一种基于Hough变换的快速圆检测算法[J]. 王敏,童水光,陈玉辉,从飞云. 机械工程与自动化. 2018(01)
硕士论文
[1]输电线路导线断股与损伤的图像识别算法研究[D]. 刘新慧.西安工程大学 2018
[2]基于图像处理技术的煤矸识别与分选技术研究[D]. 谭春超.太原理工大学 2017
[3]基于机器视觉的钢箱梁虚拟装配系统[D]. 董晓晓.济南大学 2016
[4]基于图像的驾驶主动安全前防撞的方法研究与实现[D]. 任薇.南京理工大学 2015
[5]基于双目视觉的三维重建与测量技术研究[D]. 戴宗贤.重庆大学 2014
[6]基于稀疏表示模型的非局部图像去噪算法研究[D]. 梁昭.安徽大学 2013
[7]复杂背景中基于纹理和颜色的车牌定位研究[D]. 徐勤燕.东华大学 2013
本文编号：3116880
【文章来源】： 耿琅环 西安工程大学
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
免疫扩散原理
其误识率将会是研究者追求的目标。样本图像在测量前，首先要检测目标沉淀物边缘，划分待处理区域，以降低后续检测的运算量，提高算法的处理效率。由于目标沉淀物边缘模糊，边缘与背景不明显，再加上反应器材边缘成像较重，想要提取目标沉淀图像区域困难较大。本文就单向免疫扩散样本图像的测量展开研究，着重提高图像测量技术的精确性与智能性，研究了一套专门适用于医学检验中单向免疫扩散图像测量算法及流程，解决了图像测量技术一直以来都难以识别模糊目标的问题。1.3 研究内容及关键技术目前，图像处理的边缘检测、圆形检测广泛应用到了物理学、航天航空学科、智能工业现场、临床医学及医疗器械生产等领域[20]。单向免疫扩散是临床医学的基础免疫分析手段，反应基于特定条件下抗原抗体特异性反应生成圆形沉淀，圆形沉淀的直径与添加抗原浓度成正相关，可根据标准抗原或国际参考蛋白制成标准曲线，由测量获得生成沉淀的直径大小数据来定量检测未知抗原浓度[21]。要定量分析未知抗原浓度，确保含量检测的准确性就需要对沉淀物面积的测量精度有一定要求。此时，人工测量的方式就会产生较大的误差，以至于影响待检测物质浓度检测结果的准确度，更有可能造成医疗事故。
专门定制功能的免疫分析仪可以满足上述的单向免疫扩散实验各项条件。（1）样本a （2）样本b （3）样本c图2-1 采集样本原图实验采集到的图片如图 2-1 所示，a、b、c 三个样本中每个样本有 16 个培养皿圆孔，按照每列从左向右排序，前两列为对照组，后两列为实验组，实验组添加了稀释不同浓度的抗原，如图 2-1 所示，反应沉淀后得到不同大小的粉色类圆形沉淀物拍摄采集到的样本图像有明显的畸形形变，培养皿的边缘背景图像与目标沉淀物灰度特征相似、形状相似难以分割，再者检测目标圆形沉淀物边缘虚化严重，背景灰度差值难以确定等。综合以上需要解决的问题，本文提出基于小波的去噪增强、改进 K-means 聚类快速分割、模糊分块边缘检测及改进圆拟合算法对样本图像测量展开深入的研究。2.2 单向免疫扩散样本图像预处理将图像处理技术应用到成熟的医学检验手段中
【参考文献】：
期刊论文
[1]数字图像处理在医学影像方面的应用[J]. 张宗斌. 影像研究与医学应用. 2019(04)
[2]单向免疫扩散测定四价流感病毒裂解疫苗中两种B型血凝素含量[J]. 帅旗,余军,杨文彬,吴富强,吴建华,蒋正东,杨宪普,赵越,赵静,付建林. 中华实验和临床病毒学杂志. 2018 (06)
[3]改进区域生长法的肝部CT图像ROI提取[J]. 李仔麒,马慧彬,李殿奎,范蕊. 计算机技术与发展. 2019(01)
[4]单向免疫扩散样本的图像测量[J]. 王延年,耿琅环,张豪,李文婷,程燕杰. 激光杂志. 2018(08)
[5]一种相似度剪枝的离群点检测算法[J]. 丁天一,张旻,方胜良. 小型微型计算机系统. 2018(08)
[6]基于最小二乘法的拟合曲线CCD相机畸变校正[J]. 陈永明,冯盛淼,戴颖超. 机电技术. 2018(03)
[7]妊娠高血压综合征患者免疫功能与内分泌相关性分析[J]. 房振亚,张美华. 国际免疫学杂志. 2018 (03)
[8]放射免疫分析对提升核医学科综合实力的重要意义[J]. 王闪闪. 标记免疫分析与临床. 2018(02)
[9]ADVIA Centaur XP全自动化学发光免疫分析系统的性能验证及评价[J]. 张玥,董振芳,鞠瑛,刘义庆,王勇,张炳昌. 国际检验医学杂志. 2018(03)
[10]一种基于Hough变换的快速圆检测算法[J]. 王敏,童水光,陈玉辉,从飞云. 机械工程与自动化. 2018(01)
硕士论文
[1]输电线路导线断股与损伤的图像识别算法研究[D]. 刘新慧.西安工程大学 2018
[2]基于图像处理技术的煤矸识别与分选技术研究[D]. 谭春超.太原理工大学 2017
[3]基于机器视觉的钢箱梁虚拟装配系统[D]. 董晓晓.济南大学 2016
[4]基于图像的驾驶主动安全前防撞的方法研究与实现[D]. 任薇.南京理工大学 2015
[5]基于双目视觉的三维重建与测量技术研究[D]. 戴宗贤.重庆大学 2014
[6]基于稀疏表示模型的非局部图像去噪算法研究[D]. 梁昭.安徽大学 2013
[7]复杂背景中基于纹理和颜色的车牌定位研究[D]. 徐勤燕.东华大学 2013
本文编号：3116880
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