检验医学与医学检验论文提纲

2022-09-07

论文题目:一种便携式尿液全项分析系统软件设计

摘要:作为推动检验医学进步的存在,医学检验仪器正在向高、精、尖的方向不断发展,部分检验设备却逐渐缺失基层大规模应用的适用性,“三大常规检验”之一的尿液检验分析面临着同样的问题。尿液检验分析在许多疾病诊断中都具有重要地位,尤其是肾脏与泌尿系统疾病,在预后观测方面也是十分重要的依据。为保证尿液检验分析结果的完整性与准确性,尿液干化学分析与尿沉渣检测结果缺一不可。然而购买两类设备的高额成本与完成两次检验的繁琐操作,显然并不适用于基层对于检验设备便携性、低成本、小型化的要求。从这个思路出发,基于图像处理的尿液干化学分析与同样基于图像的无镜头数字全息尿沉渣观测技术则能够有效地降低设备整体制造成本,明显缩小设备体积,更为尿液分析的两类必要检测合二为一提供了可能性。本文基于实验室课题组开发的便携式尿液干化学分析装置与无镜头数字全息尿沉渣观测平台,提出一种能同时完成尿液干化学分析与尿沉渣检测又兼具便携性、低成本、小型化特点的尿液全项分析系统设计,并主要从应用软件层面对本系统加以实现。具体工作包括:结合实际应用场景与用户类型,详细提出了本系统软件的功能需求、用户需求以及其他需求;使用分层模式对软件进行总体框架设计;以图形界面开发软件Qt为平台,结合Open CL并行运算、Open CV图像处理等技术,编码实现了尿液干化学分析与尿沉渣检测数据采集、图像处理与分析;通过QSS技术完成了人机交互的设计,展示出检测的图像结果与计算结果;通过数据库技术完成用户数据、检测结果数据的存储与管理等。为保证软件功能正常运行,本文对软件分模块进行了详细的功能测试,并将上位机应用软件与硬件装置进行了联机调试,通过界面反馈展示调试结果。整体测试效果较好,软件各模块功能正常,与硬件联机检测顺利完成。经过初步实验验证,结果表明,本系统中尿液干化学分析能完整进行并提供半定量的检测结果,尿沉渣检测能顺利提取尿液中有形成分的图像。但同时也应指出,整体系统的硬件设计改进、尿沉渣提取算法的优化、沉渣类型自动识别算法的开发以及更全面的患者样本实验等工作仍需要继续进行。

关键词:尿液干化学分析;尿沉渣检测;无透镜数字全息;QT软件设计

学科专业:工程(生物医学工程)(专业学位)

中文摘要

Abstract

1 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 尿液分析发展概述

1.2.1 尿液检测分析历史起源

1.2.2 尿液干化学分析发展

1.2.3 尿沉渣(Urine Sediment)检测分析发展

1.3 尿液检测分析行业现状与发展困境

1.3.1 行业现状

1.3.2 发展困境

1.4 数字全息技术

1.5 研究目的与意义

1.6 本文章节安排

2 尿液全项分析系统原理及方案设计

2.1 尿液干化学分析检测指标及原理

2.1.1 检测指标

2.1.2 检测原理

2.1.3 尿液干化学分析图像检测算法原理

2.2 基于数字全息的尿沉渣检测指标及原理

2.2.1 检测指标

2.2.2 无透镜同轴数字全息成像原理

2.2.3 全息图再现算法及尿沉渣提取

2.3 系统方案设计

2.3.1 尿液干化学分析模块设计

2.3.2 尿沉渣检测模块设计

2.3.3 亮度调节电路

2.3.4 上位机应用软件

2.4 本章小结

3 软件需求分析与方案设计

3.1 医疗软件开发简介

3.2 软件需求分析

3.2.1 系统功能性需求

3.2.2 用户需求

3.2.3 其他需求

3.2.4 需求用例图(User Case Diagram)模型

3.3 软件总体框架设计

3.4 软件开发主要技术

3.4.1 QT开发平台

3.4.2 Open CL(Open Computing Language)编程

3.4.3 其他技术

3.5 本章小结

4 尿液全项分析系统软件编码实现

4.1 软件总体业务流程

4.2 软件业务模块详细设计与实现

4.2.1 登录注册模块

4.2.2 新建检测与图像采集模块

4.2.3 图像处理模块

4.2.4 检测数据管理模块与检测结果展示模块

4.2.5 打印报告模块

4.2.6 系统设置模块

4.2.7 中英文输入法

4.3 数据库设计与实现

4.3.1 数据库实体关系

4.3.2 实体数据字典设计

4.4 软件交互界面设计

4.5 本章小结

5 软件测试与实验验证

5.1 软件测试

5.1.1 软件功能测试

5.1.2 上下位机联机测试

5.2 尿液干化学分析初步实验验证

5.2.1 尿液干化学分析图像参考值测定

5.2.2 尿液干化学分析标准浓度试剂测定与结果分析

5.3 尿沉渣检测初步实验验证

5.3.1 尿液样本预处理

5.3.2 尿沉渣检测图像采集与结果分析

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 课题展望

参考文献

B.学位论文数据集

致谢

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