【摘 要】
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POCT（Point-of-care Testing）,即时检测,是一种使用小型化检测仪器结合各种项目的试纸条、可以在采样地进行检测且即时得到检测结果的方法。荧光免疫层析法属于一种薄层色谱技术,结合POCT,与胶体金免疫标记技术相比,具备高灵敏度、强特异性、可定量检测等优势,被全面应用于医学体外诊断领域。但是该技术在检测过程中,容易受到生物基质干扰,从而使得峰图中出现干扰峰和异常峰。由于传统寻峰算
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POCT（Point-of-care Testing）,即时检测,是一种使用小型化检测仪器结合各种项目的试纸条、可以在采样地进行检测且即时得到检测结果的方法。荧光免疫层析法属于一种薄层色谱技术,结合POCT,与胶体金免疫标记技术相比,具备高灵敏度、强特异性、可定量检测等优势,被全面应用于医学体外诊断领域。但是该技术在检测过程中,容易受到生物基质干扰,从而使得峰图中出现干扰峰和异常峰。由于传统寻峰算法定位准确率低,难以对异常峰图进行准确识别,导致定量准确度下降。因此,在荧光免疫层析定量检测中实现峰值点的快速、准确定位是该技术亟于解决的重要任务。本文研究了一种融合目标检测的三层级联卷积神经网络峰值点定位算法。首先,由于试纸条生产工艺问题会导致滑膜误差,使得峰图中C峰和T峰的相对位置出现前后0.2-2mm之间的波动,因此本文在Alex Net算法的基础上进行调整后,将其作为第一层目标检测算法,对荧光免疫层析峰图中包含C峰和T峰的区域进行检测和提取;其次,将第一层算法提取到的候选区域输入第二层级联粗定位算法中,对峰图中的C峰和T峰进行快速粗定位;最后,第三层算法对粗定位结果附近图像进行局部精准定位,并且每个峰值点由两组算法负责定位,将其平均值作为最终的峰值点位置信息。通过使用包括铁蛋白、维生素D、维生素D3等多种检测项目在内的临床数据集对算法进行训练和测试。传统寻峰定位算法在全血、血清和尿液等三种样本类型中的平均定位准确率为76.04%,而本文提出的三层级联卷积神经网络算法的平均定位准确率为96.96%,超过传统寻峰定位算法近20%,并且在一般计算资源条件下,一张峰图的定位时间约为23ms。结果表明,本文算法可以对荧光免疫层析图像峰值点实现高效、准确定位。
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