● 摘要
过敏性疾病每年影响着全世界很多人的生活。因此，过敏性疾病的正确诊断是维持人们的身体健康的一个重要因素。尽管目前已存在一些诊断过敏性疾病的技术，这些方法中的大多数都不能满足所有的诊断标准，从而不能被广为采用。 本研究将介绍过敏性疾病诊断的一般方法，在这些方法中结合不同的图像处理技术将使得整个过程更为简单。在本研究中，我们发现ELISA技术基本满足对一种普遍推广的过敏性疾病诊断方法的所有要求，如高灵敏度，高精确度，以及最重要的要求，低成本。ELISA是一种免疫分析法，通过检测免疫球蛋白E（通常被成为IgE）来检测过敏性疾病。在ELISA法中，一种与抗人球蛋白相关联的酶与将于病人血清中存在的IgE发生反应，并在后期酶作用物的作用下产生有色物，从而将IgE通过颜色辨别出来。 过敏原试剂条上的颜色深浅反映血清中IgE的浓度。实验环境，如潮湿的水溶液环境和以及装载过敏原试剂条的塑料容器对光的折射和反射，都能影响从过敏原试剂条上探测到的颜色值，进而影响结果值。这证明系统环境确实影响着计算出的IgE浓度。为了减少这一负面影响，我们需要寻求一种有效的、受系统环境影响较小的图像特征。 本研究主要研究了用于表达颜色图像（这里的颜色图像是指反应后显色的IgE试剂条的照片图像）的不同颜色模型，并尝试用这些颜色模型中的特征参数来表征颜色图像中的IgE浓度，从而判别疾病的严重程度。我们从不同的颜色模型中提取参数，并通过画出图像参数与IgE标准品浓度的关系，对这些参数在黑白图像和彩色图像中的表现进行了对比。为不同颜色模型的不同图像特点提供了更好的对比。通过这些实验和分析，我们提出了新的表征IgE浓度的图像特征。随后，我们通过实验结果，证明了新的图像特征基本具有价格低廉、灵敏度高和能够半定量地检测IgE浓度的特点，并有希望被用于自动检测IgE浓度的实验系统中。