电阻抗成像技术在肺功能检测的研究进展

电阻抗成像技术(EIT)通过对电极施加安全的交流激励电流信号,测量其余电极对的电压信号,借助重构图像算法,利用采集到的电压数据重构肺部阻抗分布情况。EIT技术具有实时、无创、便携的特点,能够动态监测肺部功能,有利于辅助肺疾病的诊断和治疗。概括了肺功能EIT技术的发展历程与原理,并对EIT硬件系统、图像重建算法和临床应用的研究进展进行了总结和分析;对肺功能EIT技术发展方向和趋势进行探讨与展望。     

基于微流控芯片的核酸检测技术

核酸检测,作为一种分子诊断技术,包括核酸提取、扩增和检测,对微生物分析、医学诊断、及时就医等起着根本性的作用。目前核酸检测存在工作量大、成本高、而且耗时长等问题,显著影响了其在诊断中的应用。微流控芯片技术以及侧向流层析试纸条,具有制作成本低、设备小型化、分析速度快、灵敏度高等特点,且结果可传送给最终用户,在医疗诊断中具有巨大的发展潜力。鉴于前人的相关研究成果,本文首先介绍了微流控技术在核酸检测中的意义,其次介绍了以微流控芯片为平台的核酸提取技术、扩增技术,以及核酸检测技术,在文章最后展望了将核酸的提取、扩增、检测技术集成到一个微装置中的可行性。     

PMMA微流控芯片微通道尺寸的检测

研究了一种基于光电耦合器件(CCD)及图像处理技术的聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)微流控芯片微通道几何尺寸的测量系统,论述了该系统的关键技术及其实现方法,包括图像的预处理、二值化、轮廓提取以及微通道尺寸的测量等。利用该系统测量的微通道几何尺寸(1~1 000 μm)与轮廓仪和万能工具显微镜的测量结果吻合很好,最大测量误差为2 μm(半深宽度),分析了测量误差产生的原因。检测实验结果表明:该检测方法提供的微通道几何尺寸评定正确可行、通用性好、应用简便,还可以避免轮廓仪在深结构测量中的误差。     

微流控细胞芯片LED诱导透射式荧光检测微系统

构建了用于微流控细胞分析芯片的发光二极管(LED)诱导透射式荧光检测微系统,以克服现有荧光检测系统体积大、能耗高,以及激发光光路、检测区域和荧光收集光路间光学耦合效率低等问题。该系统的激发光光路和荧光收集光路互成135°,LED发出的激发光经透镜聚焦和激发光滤色片滤光后,经直径为200μm的小孔光阑限束,然后投射到微流控芯片通道末端的检测区域;产生的荧光及杂散光经加工后置于微流控芯片底部的发射光高通干涉滤色薄膜后,被光电倍增管收集。以HepG2肝癌细胞为测试样本对该荧光检测微系统的有效性进行了评测,结果显示:当LED工作电流为200mA,PMT控制电压为3.5V时,可产生与背景噪声明显区分的峰值信号;用250s观测时间得到了8个平均峰高为0.7V的峰值信号,与荧光显微镜观察结果一致,实现了细胞的在线计数检测功能。提出的系统为新型微全细胞分析提供了一种新的技术途径。     

电阻抗成像交叉测量模式的抗噪声性能研究

电阻抗成像对噪声比较敏感,目前电阻抗成像主要采用相邻测量模式,其抗噪声性能比较差.交叉测量模式是在所有非电流注入电极对上做灵活选择,使得测量电压的幅值普遍高于相邻测量模式.在噪声源一定的情况,整体提高测量信号的信噪比.在仿真和实验当中,采用快速一步牛顿误差重构(FNOSER)静态和动态算法比较两种测量模式的重构图像质量.仿真和实验结果表明交叉测量方式优于相邻测量模式,该模式提高了信噪比,减小了测量电压的动态变化,重构图像伪迹较少,具有较好的抗噪声性能.     

基于电阻抗成像技术的金属疲劳损伤检测

电阻抗成像技术(Electrical impedance tomography,EIT)在当今生物医学领域展开了广泛深入的研究,根据其利用材料自身的阻抗特性来表征其内部结构的基本原理,同时研究发现金属材料的疲劳损伤模型与生物组织有诸多相似之处,因此为解决金属材料损伤检测的相关问题,提出一种应用于金属材料疲劳损伤的阻抗法检测技术。根据电阻抗成像、金属材料电特性等相关理论基础,建立了金属材料疲劳损伤的数学物理模型和有限元模型。针对阻抗法成像的正问题、逆问题进行了深入研究,利用有限元仿真方法对边界电位信息进行了提取分析。介绍了基于反投影算法的动态成像技术的实现方法并进行了仿真研究,取得良好的成像效果。对45#钢材料的长方体试样进行了高周疲劳实验,并采用四端法进行微电阻测量,通过多电极模型的测量结果分析,实现了疲劳损伤位置的一维定位检测。     

聚合物微流控芯片的键合技术与方法

在微流控芯片的制作中,键合是关键技术之一,基片与盖片只有通过键合才能形成封闭的微通道,因此键合质量直接影响芯片的制作质量。对键合方法进行了分类,综述了目前已有的芯片键合技术及方法,分析了各种键合方法在制作质量、制作效率以及是否适用于批量化制作等方面的局限性,详细介绍了具有效率高、适合批量化生产等优点的超声波键合技术的研究进展。     

基于虚拟仪器的电阻抗成像技术

设计了一个基于虚拟仪器的电阻抗成像系统,从硬件和软件的角度首次把虚拟仪器引入到电阻抗成像领域。硬件方面使用NI的DAQ简化了整个系统的硬件结构,提高了系统的稳定性。软件方面结合LABVIEW和MATLAB的各自优点设计了电阻抗成像软件,并验证了一些算法。使用NI的虚拟仪器,使得本系统有着较强的扩展性,为提升电阻抗成像系统的性能打下基础。     

微流控芯片与生物质谱联用技术的发展与展望

本文系统归纳了当前微流控电泳芯片与生物质谱的联用模式。芯片材质涵盖玻璃与高聚物 ,与接口衔接的电离手段包括电喷雾电离 ( ESI)和基质辅助激光解析电离 ( MAL DI)。此两种技术的联用推动了蛋白质组学等生化研究领域的新技术平台的发展     

基于微流控芯片的乳胶免疫凝集光电检测方法

乳胶免疫凝集技术是一项成熟的医学检测技术,然而传统检测过程中采用的免疫比浊法都是在宏观条件下进行的,该过程检出限较高且耗液量大.为此,提出一种基于微流控芯片的乳胶免疫凝集光电检测方法.针对乳胶免疫凝集实验过程的特点设计了专用微流控芯片,并创建了具有完整乳胶免疫凝集检测过程(包括进样、混合、反应和检测)的自动化系统平台.以类风湿因子在微流控芯片中的免疫凝集检测为例,对微尺度乳胶免疫凝集系统的最佳条件参数进行了测定与优化.实验结果表明,所设计的基于微流控芯片的乳胶免疫凝集光电检测系统对类风湿因子的检出限比宏观尺度免疫凝集法降低了约60％,且试剂用量是传统免疫比浊法的千分之一.     

基于二维卷积神经网络的电阻抗成像算法

电阻抗成像技术(EIT)是一种非侵入、无辐射和成本低的成像技术。其逆问题求解时,传统的解决方法存在空间分辨率差的弊端。为此,提出了二维卷积神经网络(2DCNN)的解决方法。采用该方法,在有噪声和无噪声环境下,对不同形状、大小和位置的目标物体进行仿真,并且与Tikhonov和深度学习网络(DNN)算法进行了比较。仿真结果表明2DCNN方法可以有效地提取数据特征,重建的图像相对于其他方法伪影少、分辨率高、成像质量高、抗噪声能力强。     

一种基于U2-Net模型的电阻抗成像方法

电阻抗成像(EIT)是一种实现场域内电导率分布情况图像重建的成像技术.传统的电阻抗成像算法成像精度较低,为解决此问题,提出一种基于U2-Net深度学习模型的新型电阻抗图像重建方法.首先,以U2-Net模型为基础,创新地提出了拼接层(CAT)的概念用于数据扩展,使得U2-Net的输入层结构简单,运算速度快;其次,使用仿真...     

基于环介导等温扩增技术的微流控芯片在病原微生物快速检测中的应用

针对病原微生物污染引起的食品安全问题,本文介绍了一种基于环介导等温扩增的微流控芯片,并且成功地在病原微生物沙门氏菌的快速检测鉴定中得到运用。该本文以NOA81光胶做为材料,并根据软光刻技术提出了一种简便快速的NOA81光胶芯片制作方法。通过对芯片进行BSA封闭处理,在芯片上采用环介导等温扩增的方法成功实现了对沙门氏菌的快速检测鉴定。该种NOA81型环介导等温扩增微流控芯片(NOA81 LAMP Microfluidic Chip,NLM-chip)具有体积小,耗样量少,反应条件温和,检测速度快,可视检测方便快捷,便于集成化等优点。未来进一步对NLM-chip进行温度控制优化以及检测装置小型化设计,该NLM-chip装置未来将可以在食品病原微生物实时实地快速检测鉴定中得到广发的应用。     

基于二维卷积神经网络的电阻抗成像算法北大核心CSCD

电阻抗成像技术(EIT)是一种非侵入、无辐射和成本低的成像技术。其逆问题求解时,传统的解决方法存在空间分辨率差的弊端。为此,提出了二维卷积神经网络(2DCNN)的解决方法。采用该方法,在有噪声和无噪声环境下,对不同形状、大小和位置的目标物体进行仿真,并且与Tikhonov和深度学习网络(DNN)算法进行了比较。仿真结果表明2DCNN方法可以有效地提取数据特征,重建的图像相对于其他方法伪影少、分辨率高、成像质量高、抗噪声能力强。     

基于微流控荧光定量PCR的MRSA快速检测技术研究

针对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)检测的问题,发展一种基于微流控荧光定量PCR的致病菌快速检测新技术。采用光刻法制作了微流控PCR芯片,研制了集成高性能温度控制模块和高灵敏度荧光检测模块的微流控荧光定量PCR分析系统。通过检测特异性基因femA和mecA对MRSA进行快速鉴别。实验结果表明,使用微流控PCR芯片可以成功实现MRSA特异性基因的快速检测,相对传统的管式PCR,芯片使用6μL试剂在56 min完成了MRSA特异基因的检测,不仅节约了反应试剂,而且极大提高了检测速度。该技术可扩展到其他致病菌的检测,具有良好的应用前景。     

基于边缘重构图像的边缘检测算法优选研究

边缘检测是视觉定位、零件缺陷识别、视觉测量等图像处理中的关键环节,其检测质量直接影响后续的图像目标识别与定位的精度。针对具体图像处理需选取合适的边缘检测算法的问题,提出了一种基于多方向滑动窗口线性插值重构法的图像边缘检测质量评价算法。首先,采用待处理边缘图像的最大连续非边缘矩形区域作为重构搜索窗口,设计了多方向滑动窗口线性插值图像重构法;然后,根据图像边缘的特征,建立了集成图像结构相似度和边缘错检率为性能指标的边缘检测算法的优选评价方法;最后,进行了实例应用,通过实验对重构算法的性能、优选方法的可行性和正确性进行了验证。研究结果表明：该边缘图像重构算法准确率最高,实验中重构图像的结构相似度可达到0.708 7,耗时320.902 1 s;采用该优选方法能快速地筛选出最佳的边缘处理算法,与人体视觉评价一致,便于实现边缘检测算法的智能优选和图像的智能处理目标。     

基于图像处理技术的药柱内壁表面无损检测系统的设计与研发

设计了一套无损检测系统,包括硬件机械结构部分,基于Visual studio硬件顺序控制系统的电气控制部分和基于Visual C++6.0图像处理软件部分。提出了一种药柱内壁表面图像提取与测量的算法,包括在灰度处理阶段提出了标定反求降质函数法,在图像增强阶段提出了一种改进的快速并行中值滤波法,缩短了处理时间。后又进行了图像分割、细化等步骤。最后基于遍历法测量了图像裂纹的长度。解决了目前药柱内壁表面检测装备自动化水平低,裂纹识别能力差的问题,并且本套装备已经成功的应用在了航天某院的固体燃料药柱内壁表面的裂纹检测作业中,取得了良好的效果。     

基于机器视觉的汽车轮罩PVC涂胶检测技术研究

汽车PVC涂胶作为汽车密封与防腐的重要工序之一,其对汽车的舒适性、安全性以及耐蚀性有重要影响.汽车PVC涂胶喷涂的质量会影响车身总装件的安装,从而对汽车的使用性能产生影响.基于机器视觉系统理论并结合实际生产需求,利用视觉系统相机、光源、光学镜头以及图像特征提取等方法研究汽车轮罩PVC涂胶机器视觉系统检测技术.针对检测数...