基于非线性估计理论的纳米金免疫层析动态定量测试研究

纳米金免疫层析测定法由于符合现代医学倡导的“床边检验”的发展潮流，具有特异性强，操作方法简单、效率高、可以单人份检测及无污染等特点而成为最常用的一种侧流免疫层析快速检测方法(Lateral flow immunoassay, LFIA)。本项目旨在解决纳米金免疫层析试条在临床定量检测中存在的问题，首先根据免疫层析试条动态反应过程的机理，利用贝叶斯滤波理论来建立试条动态反应过程的非线性状态空间模型，该模型能够指导和优化定量免疫层析试条的设计与生产；然后在基于图像识别技术的纳米金免疫层析试条的定量检测方法等方面开展创新性的研究工作。.本项目共发表论文16篇，其中SCI收录8篇（一区1篇，二区7篇），EI收录1篇，申请发明专利2项，其中授权发明专利1项。本项目的研究工作如下：.1) 首次根据纳米金免疫层析试条动态反应过程的机理结合状态空间模型理论，搭建了免疫层析试条动态反应过程的非线性状态空间模型，利用贝叶斯滤波理论实现模型参数与状态的联合估计。该模型能够使研究者们通过快速和经济的途径去预测试条反应的动态过程同时能够检测各个设计参数的影响，从而为设计与优化定量试条提供理论依据。.2) 针对采集得到的纳米金免疫层析试条反应过程中的信号特性，设计了能处理短时间序列，待估计状态与参数变量多而观测量少等问题的非线性估计算法，具有重要的实际应用价值。.3) 针对纳米金免疫层析试条图像的特点，研究并改进了几种图像分割算法来提取试条图像的检测线和质控线，结果显示本项目提出的算法都能大大提高图像的分割性能。.4) 根据朗伯比尔定律及内外部因素对试条背景区的影响，选取相对积分光密度值(RIOD)来作为最后定量检测的特征参数，最后进行对比试验，验证方法的可行性和准确性。.综上，本项目利用贝叶斯滤波理论建立了纳米金免疫层析试条动态反应过程的非线性状态空间模型，该模型能够指导和优化定量免疫层析试条的设计与生产；同时本项目提出的基于图像的纳米金免疫层析试条定量检测方法，具有重要的理论意义与应用价值，能够为临床早期诊断和及时治疗提供一种可靠的定量检测方法。