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小型化免疫层析试纸条检测设备的开发及优化

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 引言第14-15页
    1.2 免疫层析检测技术的发展第15-20页
        1.2.1 免疫层析试纸条的结构第15-17页
        1.2.2 免疫层析试纸条的原理第17-19页
        1.2.3 免疫层析试纸条技术的发展第19-20页
    1.3 生物免疫层析传感器的进展第20-23页
        1.3.1 电化学生物传感器第21页
        1.3.2 基于 PMT 的生物传感器第21页
        1.3.3 基于成像原理的生物传感器第21-23页
    1.4 本文的研究内容第23-24页
第二章 生物免疫层析检测仪硬件系统第24-35页
    2.1 引言第24页
    2.2 样品模块第24-25页
    2.3 光源模块第25-27页
        2.3.1 胶体金检测设备光源第25-26页
        2.3.2 量子点检测设备光源第26-27页
    2.4 采集模块第27-30页
    2.5 散热模块第30-31页
    2.6 供电模块第31-32页
    2.7 PC 模块第32-33页
    2.8 结论第33-35页
第三章 生物免疫层析检测仪软件系统第35-48页
    3.1 引言第35页
    3.2 微软基础类库第35-36页
    3.3 C++语言第36-37页
    3.4 OpenCV第37页
    3.5 软件功能和实现第37-47页
        3.5.1 欢迎界面的设计第37-38页
        3.5.2 软件系统的登录第38-39页
        3.5.3 患者信息的录入第39-41页
        3.5.4 检测指标的选择第41页
        3.5.5 图像的采集和载入第41-42页
        3.5.6 图像处理第42-43页
        3.5.7 诊断第43-44页
        3.5.8 数据的存储与读取第44-45页
        3.5.9 检测报告的打印第45-46页
        3.5.10 重置第46-47页
    3.6 结论第47-48页
第四章 针对试纸条的图像处理算法第48-62页
    4.1 引言第48页
    4.2 颜色空间的选择第48-49页
    4.3 图像平滑去噪方法的选择第49-51页
    4.4 基于胶体金试纸条的图像分割算法第51-56页
        4.4.1 试纸条的截取第51-53页
        4.4.2 基于 HSI 空间的移动 K-均值算法第53-55页
        4.4.3 与手动图像分割的比较第55-56页
    4.5 基于量子点试纸条的图像处理算法第56-61页
        4.5.1 基于 R 分量的改进 WTHE 图像增强算法第57-59页
        4.5.2 与其他算法的比较第59-61页
    4.6 结论第61-62页
第五章 生物免疫层析检测仪的应用第62-67页
    5.1 引言第62页
    5.2 胶体金试纸条的定量检测第62-65页
    5.3 量子点试纸条的定量检测第65-66页
    5.4 小结第66-67页
第六章 全文总结与展望第67-69页
    6.1 全文总结第67-68页
    6.2 研究展望第68-69页
参考文献第69-74页
致谢第74-75页
攻读硕士学位期间已发表或录用的的论文第75页

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