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公开(公告)号:CN119624958B
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202510154021.7
申请日:2025-02-12
Applicant: 贵州国芯生物科技有限公司 , 北京中农科服技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/90 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的胶体金试纸条结果智能识别分析方法,具体涉及图像检测技术领域,用于解决现有技术中缺乏对显色过程时间动态规律分析的问题;通过获取试纸条在不同时间点的显色图像,提取显色图像的局部特征和全局特征,并基于特征权重的自适应加权融合,形成显色变化特征向量;进一步基于显色变化特征向量构建显色反应的时间动态特征模型,分析显色过程的时间动态规律;通过形态学滤波和主动轮廓模型判断显色区域形态变化的稳定性,结合香农熵计算评估显色信号的动态趋势,当显色区域形态变化稳定且熵值变化符合正常显色趋势时,利用时间动态特征模型对显色结果进行预测并输出试纸条的检测结果,提高了试纸条检测的精准性。
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公开(公告)号:CN119624958A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202510154021.7
申请日:2025-02-12
Applicant: 贵州国芯生物科技有限公司 , 北京中农科服技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/90 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的胶体金试纸条结果智能识别分析方法,具体涉及图像检测技术领域,用于解决现有技术中缺乏对显色过程时间动态规律分析的问题;通过获取试纸条在不同时间点的显色图像,提取显色图像的局部特征和全局特征,并基于特征权重的自适应加权融合,形成显色变化特征向量;进一步基于显色变化特征向量构建显色反应的时间动态特征模型,分析显色过程的时间动态规律;通过形态学滤波和主动轮廓模型判断显色区域形态变化的稳定性,结合香农熵计算评估显色信号的动态趋势,当显色区域形态变化稳定且熵值变化符合正常显色趋势时,利用时间动态特征模型对显色结果进行预测并输出试纸条的检测结果,提高了试纸条检测的精准性。
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公开(公告)号:CN117890581A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410082562.9
申请日:2024-01-19
Applicant: 贵州国芯生物科技有限公司
IPC: G01N33/558 , G01N33/531 , G01N33/532 , G01N33/543
Abstract: 本发明公开了胶体金检测领域的一种基于图像处理的胶体金检测技术方法及系统。该方法将氟唑菌酰羟胺通过戊二醛法与鸡卵清白蛋白、血蓝蛋白结合制备免疫抗原和包被抗原,免疫动物制备得到多克隆抗体,可以特异性检测氟唑菌酰羟胺的残留,且无交叉反应,检测特异性好、准确性高,可应用于食品检测、环境监测;当氟唑菌酰羟胺浓度低时,T线与C线显色程度接近,目视法往往难以判别而判别为阴性,本发明将图像处理技术应用于氟唑菌酰羟胺的胶体金检测,建立起氟唑菌酰羟胺浓度标准曲线,曲线与测量结果相关性高,能实现对氟唑菌酰羟胺的定量及微量的精确检测检测,该检测方法能减少并消除人工操作和主观判断,检测成本低、操作简单、效率高、精度高。
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公开(公告)号:CN117405643A
公开(公告)日:2024-01-16
申请号:CN202311560588.1
申请日:2023-11-22
Applicant: 贵州国芯生物科技有限公司
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了荧光检测技术领域的一种基于AI智能化的荧光检测技术方法及系统。所述荧光检测技术方法包括合成荧光探针、建立Cu2+标准曲线、荧光法测定水样中的Cu2+含量、生物成像、基于AI技术进行成像结果处理分析。本发明基于NBD制备了一种新型荧光探针,具有多个氮和氧结合位点,有利于其与Cu2+进行络合,该荧光探针在550nm处对Cu2+有强烈的吸收峰,选择性好、灵敏度高,不受其他阳离子干扰,检测准确、操作简单、生物毒性小,可以于Hela细胞和斑马鱼体内Cu2+的生物成像。本发明将AI智能化应用于生物成像结果处理分析,通过计算机视觉技术对生物成像结果进行快速定位和校正,基于深度学习对生物成像结果进行背景消除、噪声抑制,提高图像的质量、清晰度和灵敏度。
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