[发明专利]基于稀疏自编码神经网络的荧光免疫层析检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于稀疏自编码神经网络的荧光免疫层析检测方法，其特征在于：包括如下步骤，

S1、采集荧光层析试条检测数据及检测结果作为训练数据，建立多层的深度稀疏自编码神经网络模型，采用训练数据对网络模型进行训练；

S2、将荧光试条放入荧光免疫层析试条检测装置的移动平台，由步进电机驱动移动平台的前后移动，同时光电检测模块将荧光强度变化转换成电信号数据；

S3、采集步骤S2转换的电信号数据，并将采集到的电信号数据传送到计算机，进行滤波处理消除包括基线的背景干扰；

S4、将采集到的电信号数据作为步骤S1建立的深度稀疏自编码神经网络模型的输入；

S5、采用深度稀疏自编码神经网络模型进行数据分析与处理，得到荧光免疫层析检测结果；

所述步骤S1中，建立的深度稀疏自编码神经网络模型，其激活函数采用sigmoid函数f(z)＝1/(1+e^(-z))，为实现稀疏性限制，其代价目标函数为：

其中，W,b是神经网络模型参数，m是样本例数，h_w，b(xⁱ)是第i组样本神经网络输出层的输出值，yⁱ是第i组样本对应输出值；β是控制稀疏性限制惩罚项的系数，ρ是稀疏值，是隐藏神经元j的平均激活值，s₂是隐藏层中隐藏神经元的数量，是ρ与间的相对熵；所述ρ取0.05。

2.一种基于稀疏自编码神经网络的荧光免疫层析检测装置，其特征在于：包括光电信号检测单元、机械扫描单元、STM32微处理器控制单元及计算机，该计算机建立有荧光检测稀疏自编码神经网络模块和荧光免疫层析检测数据数据库；STM32微处理器控制单元通过机械扫描单元控制荧光试条的移动，光电信号检测单元用于检测荧光试条的荧光强度变化，并转换为电信号数据，而后经由STM32微处理器控制单元传输给计算机进行滤波处理消除包括基线的背景干扰，而后通过荧光检测稀疏自编码神经网络模块和荧光免疫层析检测数据数据库进行数据分析，获得荧光免疫层析检测结果；所述荧光检测稀疏自编码神经网络模块建立的深度稀疏自编码神经网络模型，其激活函数采用sigmoid函数f(z)＝1/(1+e^(-z))，为实现稀疏性限制，其代价目标函数为：

其中，W,b是神经网络模型参数，m是样本例数，h_w，b(xⁱ)是第i组样本神经网络输出层的输出值，yⁱ是第i组样本对应输出值；β是控制稀疏性限制惩罚项的系数，ρ是稀疏值，是隐藏神经元j的平均激活值，s₂是隐藏层中隐藏神经元的数量，是ρ与间的相对熵；所述ρ取0.05。

3.根据权利要求2所述的基于稀疏自编码神经网络的荧光免疫层析检测装置，其特征在于：所述机械扫描单元包括用于放置荧光试条的移动平台及驱动该移动平台前后移动的步进电机。

4.根据权利要求2所述的基于稀疏自编码神经网络的荧光免疫层析检测装置，其特征在于：所述光电信号检测单元包括激发光源、光电二极管、接收光纤、发射光纤、滤光片、匀光片，激发光源发射激发光通过发射光纤照射至荧光试条上，接收光纤用于接收荧光试条产生的荧光，经滤光片后进入硅光电管。

5.根据权利要求4所述的基于稀疏自编码神经网络的荧光免疫层析检测装置，其特征在于：所述接收光纤的光纤头为扁平的椭圆形，并与荧光层新试条检测区的检测线相匹配，发射光纤为6条，该6条发射光纤均匀的分布在接收光纤周围，经匀光片后用于激发荧光试条。

6.根据权利要求2所述的基于稀疏自编码神经网络的荧光免疫层析检测装置，其特征在于：还包括一与所述STM32微处理器控制单元连接的存储单元。