| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·生物芯片概述 | 第8-11页 |
| ·基因芯片 | 第9-10页 |
| ·蛋白质芯片 | 第10-11页 |
| ·蛋白质芯片与基因芯片的对比 | 第11页 |
| ·生物芯片的扫描与成像 | 第11-16页 |
| ·生物芯片的杂交信号检测 | 第11-13页 |
| ·激光共聚焦生物芯片扫描仪的成像原理 | 第13页 |
| ·激光共聚焦生物芯片扫描仪的性能与技术指标 | 第13-16页 |
| ·生物芯片图象的处理与数据分析 | 第16-18页 |
| ·样品点的定位 | 第16-17页 |
| ·图象分割 | 第17-18页 |
| ·数据提取和生物学分析 | 第18页 |
| ·研究目标和任务 | 第18-20页 |
| ·生物芯片图象分析的关键问题 | 第18-19页 |
| ·目标和任务 | 第19-20页 |
| 第二章 生物芯片图象样品点阵列的定位 | 第20-38页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·定位参数的确定 | 第21-22页 |
| ·基于投影的生物芯片图象样品点阵列自动定位算法 | 第22-27页 |
| ·用投影法对样品点进行寻址 | 第23-25页 |
| ·实验结果 | 第25-27页 |
| ·讨论 | 第27页 |
| ·生物芯片图象的自动倾斜校正算法 | 第27-37页 |
| ·进行图象倾斜校正的必要性 | 第27-28页 |
| ·运用能量谱密度实现图象的自动倾斜校正 | 第28-32页 |
| ·图象相关性和能量谱的概念 | 第29页 |
| ·生物芯片图象的自动倾斜校正算法 | 第29-30页 |
| ·实验结果 | 第30-32页 |
| ·自动倾斜校正改进算法 | 第32-37页 |
| ·原有校正方法的不足 | 第32-33页 |
| ·对倾斜校正算法的改进 | 第33-36页 |
| ·实验结果 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第三章 生物芯片的图象分割 | 第38-45页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·生物芯片的图象分割方法概述 | 第39-41页 |
| ·固定圆形分割法 | 第39页 |
| ·自适应圆形分割法 | 第39-40页 |
| ·自适应形状分割法 | 第40页 |
| ·直方图分割法 | 第40-41页 |
| ·结合邻域搜索的自适应圆形分割算法 | 第41-44页 |
| ·分割过程 | 第41-43页 |
| ·样品点位置的精确定位 | 第42页 |
| ·样品点大小的调整 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第四章 生物芯片图象的数据提取与分析 | 第45-54页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·生物芯片图象的数据提取 | 第45-47页 |
| ·背景光密度值的确定 | 第45-46页 |
| ·样品点信号光密度值的确定 | 第46-47页 |
| ·实验结果 | 第47页 |
| ·生物芯片图象的数据分析 | 第47-51页 |
| ·丙型肝炎病毒检测芯片(HCV)的数据分析 | 第48-49页 |
| ·人类白细胞抗原芯片(HLA-DRB1)的数据分析 | 第49-51页 |
| ·实验结果 | 第51页 |
| ·小结 | 第51-54页 |
| 第五章 生物芯片图象自动分析软件的设计与实现 | 第54-63页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·基于PC机的自动分析工作站设计与实现 | 第54-60页 |
| ·软件整体框架设计 | 第55-56页 |
| ·软件模块设计与实现 | 第56-60页 |
| ·图象显示模块 | 第56-57页 |
| ·图象分析模块 | 第57-59页 |
| ·数据处理模块 | 第59页 |
| ·结果输出模块 | 第59-60页 |
| ·基于嵌入式系统的自动分析软件设计与实现 | 第60-62页 |
| ·软件整体框架设计 | 第60-61页 |
| ·图象分析模块设计与实现 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-66页 |
| ·总结 | 第63-65页 |
| ·生物芯片图象分析方法的特点 | 第63-64页 |
| ·生物芯片图象分析方法的性能评价 | 第64-65页 |
| ·性能评价因素 | 第64页 |
| ·评估结果 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 作者在攻读硕士学位期间完成的科研成果 | 第70页 |