[发明专利]一种基于机器学习的免疫层析浓度检测方法及系统有效
| 申请号： | 202010928137.9 | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112071423B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 王侃;秦琪;徐昊;崔大祥 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06T7/00;G06V10/26;G06V10/56;G06V10/82;G06N3/0464;G01N33/53 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 刘凤玲 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的免疫层析浓度检测方法及系统。该方法包括：获取人绒毛膜促性腺激素HCG和心梗三项的免疫层析试纸条图像；对所述免疫层析试纸条图像进行预处理，确定预处理后的免疫层析试纸条图像；根据所述预处理后的免疫层析试纸条图像构建U‑Net语义分割网络；将待测样本输入到所述U‑Net语义分割网络，以前景和背景分割的方式，输出目标检测区域；将所述目标检测区域内的像素点强度划分为RGB三通道向量强度输入到分类网络，按照所述待测样本的浓度范围，输出所述待测样本的浓度类别。本发明能够消除样本差异性、避免了检测精度随着检测类别的增加下降的问题，提高了样本类别检测精度，降低了弱阳性样本漏检率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 免疫 层析 浓度 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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