本文關(guān)鍵詞：在體和離體熒光生物分子成像系統(tǒng)的研制，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域,光子學(xué)在提供結(jié)構(gòu)和分子信息方面起著越來越重要的作用,為疾病的診斷和治療提供了重要的工具,并開辟了全新的視野。具有無害、非侵入、高靈敏和可進行多目標(biāo)成像等優(yōu)點。本文切合醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的發(fā)展前沿,自主研制了基于雙目立體視覺的近紅外熒光三維定位體內(nèi)成像系統(tǒng)和用于現(xiàn)場檢測的核酸定量檢測系統(tǒng)。傳統(tǒng)的體內(nèi)熒光成像設(shè)備只能提供單角度的兩維圖像信息,無法滿足最新科學(xué)研究對目標(biāo)精確定位的要求。本文中設(shè)計搭建的基于雙目立體視覺技術(shù)的近紅外熒光三維定位體內(nèi)成像系統(tǒng)具有靶點目標(biāo)三維定位和深源探測能力,建立了一個基于光譜分離的前處理算法的雙目立體視覺技術(shù),提供了一種在熒光發(fā)射光譜混疊和生物組織內(nèi)光散射條件下進行三維坐標(biāo)計算的方法。算法可以從多光譜圖像中有效的提取靶點目標(biāo)并確定分離后的靶點中心坐標(biāo)。選用近紅外量子點作為熒光標(biāo)記物標(biāo)記靶點,進一步的實驗顯示該方法可以對小動物體內(nèi)的熒光靶點進行三維定位。實驗還顯示結(jié)合大功率激光器和深度制冷光電耦合器件對深源的熒光探測提供了很好的研究前景。現(xiàn)場檢測是實驗室醫(yī)學(xué)的最新概念,可以在病人旁邊完成檢測并快速得到檢測結(jié)果,可以消除因臨床樣本的運輸和準(zhǔn)備所造成的延誤,減少臨床決策的時間。在發(fā)展中國家,超過一半的死亡率都是因為傳染性疾病造成的�？紤]到全世界范圍內(nèi)高風(fēng)險病原體患病率的迅速增加,快速的傳染病檢測是至關(guān)重要的。核酸檢測是非常具有前景的現(xiàn)場檢測方法,本文設(shè)計搭建的用于現(xiàn)場檢測診斷的核酸定量系統(tǒng)可以低成本、便攜、自動化的完成核酸絕對定量,現(xiàn)場檢測,快速分析和實時獲取反應(yīng)結(jié)果。系統(tǒng)由一個可更換的脫氣驅(qū)動的微流控芯片,低成本的電池供電的溫度控制單元和成像單元,一個有高分辨率成像模塊的移動設(shè)備,和運行于移動設(shè)備的定制軟件組成。微流控芯片包含1024個2納升的小室進行等溫數(shù)字核酸擴增反應(yīng)。實驗數(shù)據(jù)顯示了該系統(tǒng)準(zhǔn)確的核酸定量能力。該系統(tǒng)對于傳染病的現(xiàn)場檢測具有重要的價值。綜上,本文設(shè)計搭建的系統(tǒng)采用醫(yī)學(xué)成像相關(guān)技術(shù),切合生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用的緊迫需求,為生命科學(xué)的研究和疾病的診斷治療開辟了新方法,具有十分重要的意義。
【關(guān)鍵詞】：生物醫(yī)學(xué)成像 體內(nèi)光學(xué)成像 三維定位 雙目立體視覺 數(shù)字核酸擴增 現(xiàn)場檢測 移動醫(yī)療
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 1 緒論13-83
• 1.2 熒光13-14
• 1.2.1 斯托克位移14
• 1.3 體內(nèi)光學(xué)成像14-30
• 1.3.1 熒光成像技術(shù)15-17
• 1.3.2 光譜成像17-21
• 1.3.2.1 基本原理和分類17-18
• 1.3.2.2 光譜成像儀18-20
• 1.3.2.3 近紅外光譜分析技術(shù)20-21
• 1.3.3 光譜分離21-24
• 1.3.3.1 基本原理和分類21-22
• 1.3.3.2 光譜分離模型22-24
• 1.3.4 光在生物組織中的傳播和成像24-29
• 1.3.4.1 光學(xué)參數(shù)25-28
• 1.3.4.2 傳輸方程28
• 1.3.4.3 生物組織中的近紅外吸收基團28
• 1.3.4.4 漫射理論28-29
• 1.3.5 體內(nèi)成像所用熒光材料29-30
• 1.4 體外實驗30-47
• 1.4.1 體外試驗30-31
• 1.4.2 體外試驗的優(yōu)勢31
• 1.4.3 核酸檢測31-41
• 1.4.3.1 核酸檢測形式33-34
• 1.4.3.2 即時(Point-of-care)核酸擴增34-35
• 1.4.3.3 等溫擴增技術(shù)作為即時檢測方法的考慮35-36
• 1.4.3.4 等溫擴增技術(shù)36-41
• 1.4.4 數(shù)字核酸擴增41-47
• 1.4.4.1 芯片式數(shù)字PCR43-44
• 1.4.4.2 液滴數(shù)字PCR44-45
• 1.4.4.3 存在的問題45-46
• 1.4.4.4 應(yīng)用于即時檢測的數(shù)字核酸擴增46-47
• 1.5 研究現(xiàn)狀47-54
• 1.5.1 成像系統(tǒng)的發(fā)展47-51
• 1.5.1.1 相機成像原理48-49
• 1.5.1.2 電荷耦合器件/互補金屬氧化半導(dǎo)體49-50
• 1.5.1.3 光電倍增管50-51
• 1.5.2 體內(nèi)成像技術(shù)研究現(xiàn)狀51-52
• 1.5.3 體外成像技術(shù)研究現(xiàn)狀52-54
• 1.6 雙目立體視基本原理54-63
• 1.6.1 目標(biāo)三維定位的常用方法56-57
• 1.6.2 雙目立體視覺基本模型57-59
• 1.6.2.1 平行式立體視覺模型57-58
• 1.6.2.2 匯聚式立體視覺模型58-59
• 1.6.3 雙目立體視覺標(biāo)定技術(shù)59-63
• 1.6.3.1 相機標(biāo)定坐標(biāo)系59-60
• 1.6.3.2 相機參數(shù)60
• 1.6.3.3 相機模型60-62
• 1.6.3.4 相機標(biāo)定方法62-63
• 1.7 移動醫(yī)療平臺63-71
• 1.7.1 基于智能手機的醫(yī)療平臺63-64
• 1.7.2 挑戰(zhàn)與發(fā)展64-67
• 1.7.3 地理信息系統(tǒng)在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用67-69
• 1.7.3.1 GIS的功能與特點68
• 1.7.3.2 對傳染病的監(jiān)測、分析與控制68-69
• 1.7.3.3 病原跟蹤69
• 1.7.3.4 醫(yī)療資源調(diào)度69
• 1.7.4 移動醫(yī)療在我國的發(fā)展69-71
• 1.8 本文創(chuàng)新點71
• 1.9 本文的研究思路與主要內(nèi)容71-74
• 1.10 參考文獻74-83
• 2 近紅外在體熒光三維定位成像系統(tǒng)83-121
• 2.1 前言83-85
• 2.2 成像系統(tǒng)設(shè)計搭建85-94
• 2.2.1 成像暗室89
• 2.2.2 光照模塊89-91
• 2.2.3 成像光路模塊91-93
• 2.2.4 旋轉(zhuǎn)臺模塊93
• 2.2.5 系統(tǒng)工作流程93-94
• 2.3 相機標(biāo)定研究94-97
• 2.3.1 相機參數(shù)確定94
• 2.3.2 相機模型94-96
• 2.3.3 單相機標(biāo)定96-97
• 2.4 多相機的立體標(biāo)定97-105
• 2.4.1 對極幾何98
• 2.4.2 本征矩陣和基礎(chǔ)矩陣98-100
• 2.4.3 相機立體標(biāo)定100-101
• 2.4.4 立體校正與立體標(biāo)定101-105
• 2.5 近紅外熒光成像實驗研究105-115
• 2.5.1 實驗材料105
• 2.5.2 靶點小鼠多光譜成像105-107
• 2.5.3 目標(biāo)靶點提取107-111
• 2.5.3.1 光斑圖像的數(shù)學(xué)模型107-110
• 2.5.3.2 光譜分離110-111
• 2.5.3.3 中心坐標(biāo)提取111
• 2.5.4 組織等效材料的定量分析111-113
• 2.5.5 三維定位113
• 2.5.6 系統(tǒng)的深源檢測能力的驗證及與同類儀器的比較113-115
• 2.6 本章總結(jié)與展望115-117
• 2.7 參考文獻117-121
• 3 現(xiàn)場檢測核酸絕對定量系統(tǒng)121-153
• 3.1 前言121-122
• 3.2 裝置硬件設(shè)計搭建122-128
• 3.2.1 移動操作系統(tǒng)與無線通信技術(shù)125-127
• 3.2.1.1 移動操作系統(tǒng)125
• 3.2.1.2 局域網(wǎng)無線通訊技術(shù)125-126
• 3.2.1.3 廣域網(wǎng)無線通信技術(shù)126-127
• 3.2.2 微處理器127-128
• 3.3 軟件設(shè)計128-129
• 3.4 數(shù)字圖像處理算法研究129-138
• 3.4.1 運行于智能手機的快速算法129-130
• 3.4.2 基于手動選取控制點的圖像處理算法130-131
• 3.4.3 針對污染模糊的形態(tài)學(xué)算法131-133
• 3.4.4 增強陽性小室強度的濾波算法133-134
• 3.4.5 分水嶺算法134
• 3.4.6 低品質(zhì)不易辨識圖像處理算法研究134-138
• 3.5 材料與實驗138-145
• 3.5.1 實驗材料138-139
• 3.5.2 現(xiàn)場檢測用自吸微流控芯片設(shè)計139-140
• 3.5.3 芯片模具制作140-141
• 3.5.4 芯片制備141-142
• 3.5.5 準(zhǔn)備樣本試劑142-143
• 3.5.6 系統(tǒng)成像與圖像處理模塊評估143
• 3.5.7 系統(tǒng)溫控模塊評估143-144
• 3.5.8 系統(tǒng)對DNA分子的絕對定量144-145
• 3.6 系統(tǒng)分析145-148
• 3.6.1 數(shù)字核酸擴增閾值設(shè)定145-146
• 3.6.2 核酸分子在數(shù)字陣列中的空間分布146
• 3.6.3 樣本濃度推導(dǎo)146-147
• 3.6.4 樣本中分子數(shù)與小室陽性比率的關(guān)系147
• 3.6.5 測試不確定度推導(dǎo)147-148
• 3.7 本章總結(jié)與展望148-150
• 3.8 參考文獻150-153
• 作者在攻讀博士學(xué)位期間的研究成果153-154
• 致謝154

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