[发明专利]基于机器学习模型的微生物菌落检验方法以及检验系统在审
| 申请号： | 202110456021.4 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113088555A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 黄学东;谢轶;杨骐瑞;聂鼎宜 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | C12Q1/04 | 分类号： | C12Q1/04;C12M1/34;C12M1/00;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都高远知识产权代理事务所(普通合伙) 51222 | 代理人： | 李安霞;谢一平 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于机器学习模型的微生物菌落检验方法以及检验系统。检验方法包括步骤：获取待检测样品的样品照片；将所述待检测样品的样品照片输入到机器训练模型中处理；输出待检测样品的菌落生长情况；其中，所述机器训练模型为采用至少由标本照片所构成的训练样本集对机器学习模型进行训练后得到；所述标本照片至少包括生长有菌落的第一类标本照片和未生长有菌落的第二类标本照片。本发明利用机器训练模型实现对培养后的样品照片中的菌落进行快速性、精确性地判读,特别是当与微生物检验流水线相结合时，能够实现检验的全自动化，不仅减少医学工作人员诊断的主观性，提高了微生物菌落识别的精确性，而且有效地减轻了医务工作者的劳动强度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 模型 微生物 菌落 检验 方法 以及 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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