| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 插图目录 | 第10-11页 |
| 表格目录 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-15页 |
| 1.1.1 免疫层析芯片 | 第12-13页 |
| 1.1.2 医学图像分割 | 第13-15页 |
| 1.2 研究目的 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16页 |
| 1.4 主要贡献 | 第16-17页 |
| 1.5 文章结构 | 第17-18页 |
| 第二章 免疫层析芯片的信息提取 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 免疫层析芯片技术 | 第18-20页 |
| 2.3 图像分割 | 第20-23页 |
| 2.3.1 基于区域的分割算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于边缘的分割算法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 基于主动轮廓线模型的图像分割 | 第22-23页 |
| 2.4 免疫层析芯片图像的信息提取 | 第23-25页 |
| 2.4.1 意义和任务 | 第23页 |
| 2.4.2 难点 | 第23-24页 |
| 2.4.3 研究现状 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于金字塔连接和高斯混合模型图像分割算法 | 第26-36页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 金字塔算法 | 第26-27页 |
| 3.3 基于高斯混合模型的图像分割 | 第27-34页 |
| 3.3.1 高斯混合模型原理 | 第28-29页 |
| 3.3.2 参数估测 | 第29-33页 |
| 3.3.3 分割算法 | 第33-34页 |
| 3.4 基于金字塔连接和高斯混合模型的图像分割算法 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于SMQT 的图像分割算法 | 第36-43页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 算法实现 | 第36-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第43-65页 |
| 5.1 引言 | 第43页 |
| 5.2 实验环境 | 第43-44页 |
| 5.3 实验结果的评价方法 | 第44-45页 |
| 5.4 荧光区域的亮度计算 | 第45-48页 |
| 5.4.1 背景滤除 | 第45-46页 |
| 5.4.2 计算方法 | 第46-48页 |
| 5.5 免疫层析图像分析系统简介 | 第48-52页 |
| 5.6 免疫层析芯片图像荧光条带区域提取实验 | 第52-59页 |
| 5.6.1 实验概述 | 第52-53页 |
| 5.6.2 胶体金芯片检测带和质控带分割 | 第53-55页 |
| 5.6.3 量子点芯片检测带和质控带分割 | 第55-59页 |
| 5.7 实验结果的评价与讨论 | 第59-64页 |
| 5.7.1 荧光区域分割算法的评价与讨论 | 第59-62页 |
| 5.7.2 荧光信息提取的评价与讨论 | 第62-64页 |
| 5.8 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-68页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第65-66页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73页 |