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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川科莫生醫(yī)療科技有限公司;上海科莫生醫(yī)療科技有限公司申請的專利一種具有反饋特性的深度學(xué)習(xí)血清質(zhì)量判讀方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120125919B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510609721.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種具有反饋特性的深度學(xué)習(xí)血清質(zhì)量判讀方法是由王磊;王錚設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種具有反饋特性的深度學(xué)習(xí)血清質(zhì)量判讀方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種具有反饋特性的深度學(xué)習(xí)血清質(zhì)量判讀方法，包括以下步驟：對血清樣本進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)采集；對采集到的血清樣本圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，判斷血清樣本的質(zhì)量；如果血清樣本的質(zhì)量合格，則進(jìn)行對血清樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；輸出結(jié)果。本發(fā)明提出一種血清質(zhì)量判讀方法，通過結(jié)合目標(biāo)檢測和數(shù)值回歸方法，能夠?qū)Σ杉膱D像進(jìn)行判定，可一次性判別標(biāo)簽、凝血塊、血清區(qū)域及血清指數(shù)，并可輸出重采集信號及調(diào)整量至機(jī)器視覺系統(tǒng)進(jìn)行反饋。本發(fā)明根據(jù)血清指數(shù)必須為正數(shù)的先驗(yàn)信息，在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中引入指數(shù)函數(shù)對輸出結(jié)果進(jìn)行正數(shù)約束，保證網(wǎng)絡(luò)模型可微的同時(shí)提升了指數(shù)預(yù)測的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)一種具有反饋特性的深度學(xué)習(xí)血清質(zhì)量判讀方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種具有反饋特性的深度學(xué)習(xí)血清質(zhì)量判讀方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟S1，對血清樣本進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)采集； 步驟S2，對采集到的血清樣本圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，判斷血清樣本的質(zhì)量； 判斷血清樣本的質(zhì)量包括：判斷血清樣本圖像數(shù)據(jù)是否存在標(biāo)簽、判斷血清樣本的血清區(qū)域是否合格以及判斷血清樣本是否含有凝血塊； 如果血清樣本圖像數(shù)據(jù)中存在標(biāo)簽，且血清樣本的血清區(qū)域合格以及血清樣本中不含有凝血塊，則認(rèn)為血清樣本的質(zhì)量合格； 如果血清樣本圖像數(shù)據(jù)中不存在標(biāo)簽，或者血清樣本的血清區(qū)域不合格，或者血清樣本中含有凝血塊，則血清樣本的質(zhì)量不合格； 判斷血清樣本的血清區(qū)域是否合格的步驟包括： 判斷血清樣本的血清區(qū)域是否小于16×16個(gè)像素，如果不小于，則血清樣本的血清區(qū)域合格；如果小于，則判斷血清樣本的血清區(qū)域不合格； 如果判斷血清樣本的血清區(qū)域合格，則通過目標(biāo)檢測算法，去除多余區(qū)域的干擾，得到準(zhǔn)確的血清區(qū)域，并根據(jù)得到的準(zhǔn)確的血清區(qū)域，對溶血指數(shù)、黃疸指數(shù)和乳糜指數(shù)進(jìn)行預(yù)測識別； 進(jìn)行預(yù)測識別方法包括：從得到的準(zhǔn)確的血清區(qū)域中提取溶血指數(shù)、黃疸指數(shù)和乳糜指數(shù)的特征； 根據(jù)提取的特征建立血清指數(shù)回歸網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)血清指數(shù)回歸網(wǎng)絡(luò)模型完成對溶血指數(shù)、黃疸指數(shù)和乳糜指數(shù)的預(yù)測識別； 通過血清指數(shù)回歸網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測的方法具體包括： 初始特征提取：將得到的準(zhǔn)確的血清區(qū)域圖像輸入到層；3個(gè)輸入通道經(jīng)過15個(gè)3×3的卷積核處理，步長為1且填充為1，提取初步的特征圖信息； 下采樣：經(jīng)過ReLU處理的特征圖進(jìn)入MaxPool2d2,2層，以2×2的池化窗口進(jìn)行最大池化操作，取窗口內(nèi)最大像素值作為輸出，將特征圖尺寸縮小，減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算量，同時(shí)保留主要特征； 深度特征提取：多個(gè)Block模塊依次對特征圖進(jìn)行處理；不同Block模塊通過不同的參數(shù)設(shè)置，從不同尺度和層次提取特征； 特征融合：特征圖經(jīng)過列展開操作后，將不同分支的特征通過Concat操作在通道維度上拼接起來，融合多尺度、多層次的特征； 全連接層映射：拼接后的高維特征先進(jìn)入Linear2304,64層，將2304維的特征向量映射到64維，再經(jīng)過Linear64,3層，進(jìn)一步將64維特征映射到3維向量，這3個(gè)值分別對應(yīng)溶血指數(shù)、黃疸指數(shù)和乳糜指數(shù)的預(yù)測值； 輸出變換：通過Exp函數(shù)對3維向量中的數(shù)值進(jìn)行指數(shù)運(yùn)算變換，使預(yù)測值符合實(shí)際指數(shù)的范圍或分布特點(diǎn)，得到最終的預(yù)測結(jié)果； 步驟S3，如果血清樣本的質(zhì)量合格，則進(jìn)行對血清樣本進(jìn)行血清指數(shù)估計(jì)，如果因血清區(qū)域采集不完整或角度導(dǎo)致不合格，則通過旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)調(diào)整血清樣本角度，重新采集血清樣本圖像數(shù)據(jù)，并再進(jìn)行質(zhì)量判斷； 步驟S4，輸出血清質(zhì)量判讀的結(jié)果。

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