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公开(公告)号：CN108090501B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201711190762.2
申请日：2017-11-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平皿实验和深度学习的抑菌程度识别方法，包括下述步骤：S1、确定药敏纸片位置；S2、测定抑菌圈大小；S3、构造样本集：给深度学习模型构造带标签的样本集，用于训练模型；S4、构建及训练模型：构建能够用来识别药敏纸片的模型，并用训练样本集进行训练；S5、使用模型识别药敏纸片；S6、判定药物的抑菌程度：通过模型识别出的药物种类，从数据库中查询对应的抑菌标准，再确定抑菌圈的直径属于标准中的哪一个区间，从而得到药物的抑菌程度。本发明的方法，使得操作人员只需拍摄平皿图像，就能从图像中识别出每个药敏纸片所属的药物种类，以及其对应的抑菌圈的大小，使得自动化抑菌程度识别成为可能。
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公开(公告)号：CN108090501A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711190762.2
申请日：2017-11-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平皿实验和深度学习的抑菌程度识别方法，包括下述步骤：S1、确定药敏纸片位置；S2、测定抑菌圈大小；S3、构造样本集：给深度学习模型构造带标签的样本集，用于训练模型；S4、构建及训练模型：构建能够用来识别药敏纸片的模型，并用训练样本集进行训练；S5、使用模型识别药敏纸片；S6、判定药物的抑菌程度：通过模型识别出的药物种类，从数据库中查询对应的抑菌标准，再确定抑菌圈的直径属于标准中的哪一个区间，从而得到药物的抑菌程度。本发明的方法，使得操作人员只需拍摄平皿图像，就能从图像中识别出每个药敏纸片所属的药物种类，以及其对应的抑菌圈的大小，使得自动化抑菌程度识别成为可能。
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公开(公告)号：CN108053442A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711008128.2
申请日：2017-10-25
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像的药敏片抑菌圈大小测量方法，用手机或数码相机拍摄平皿，将照片中的抑菌圈较为准确地识别出来，并计算出其大小；流程为图像预处理、确定平皿和药敏片位置、找出抑菌圈的候选圆形、筛出抑菌圈的最优圆形以及计算抑菌圈的大小。本发明大大提高了测量抑菌圈大小的效率，且测量精度高，无需大型专用设备，不仅减轻了研究人员的工作负担，还能推广到一些设备不齐全的基层单位，为工作研究提供方便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109722466B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910090138.8
申请日：2019-01-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: C12Q1/10 , C12Q1/04 , G16B5/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , C12R1/19 , C12R1/40 , C12R1/22 , C12R1/01
Abstract: 本发明公开了一种运用AI模型快速检测产生碳青霉烯酶菌株的方法，通过使用溴百里酚蓝溶液，测定混合溶液的OD值，最后运用AI模型通过分析混合溶液OD值的变化趋势判断菌株是否能够产生碳青霉烯酶；本发明通过检测菌株的OD值随时间变化的趋势降低了误差；通过检测菌株溶液的OD值，能够在极短时间内快速判断菌株是否产生碳青霉烯酶，极大地节省了时间；对于弱产酶的菌株，运用AI模型分析菌株溶液OD值的变化，快速判断出来；将OD值导入到LSTM模型中，即可立刻得到菌株是否能够产酶以及产酶能力的强弱，且能直观的看到一批次中菌株产酶阳性数量与产酶阴性数量的多少，并直接导出产酶结果，不必人工记录实验结果，高效便捷。
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公开(公告)号：CN108090502B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201711191507.X
申请日：2017-11-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的最低抑菌浓度识别方法，包括下述步骤：S1、图像切割得到单孔图像：将原始图像处理成模型能够接收的单孔图像；S2、构造样本：给用作训练的单孔图像加上对应标签，构成深度学习模型能够用来训练的样本；S3、构建及训练模型：构建能够用来识别溶液浑浊与否的模型，并用训练样本集进行训练；S4、使用模型判断浑浊与否：模型可以接收训练集以外的图像，判断其溶液是浑浊还是清澈；S5、得到药品对应最低抑菌浓度：根据微孔板中各个圆孔的浑浊/清澈情况得出药品最低抑菌浓度。本发明大大提高了操作人员的工作效率，由于其无需专用设备的特性，能够推广到大多数的工作单位，为工作研究提供方便。
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公开(公告)号：CN108053442B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201711008128.2
申请日：2017-10-25
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像的药敏片抑菌圈大小测量方法，用手机或数码相机拍摄平皿，将照片中的抑菌圈较为准确地识别出来，并计算出其大小；流程为图像预处理、确定平皿和药敏片位置、找出抑菌圈的候选圆形、筛出抑菌圈的最优圆形以及计算抑菌圈的大小。本发明大大提高了测量抑菌圈大小的效率，且测量精度高，无需大型专用设备，不仅减轻了研究人员的工作负担，还能推广到一些设备不齐全的基层单位，为工作研究提供方便。
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公开(公告)号：CN109722466A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910090138.8
申请日：2019-01-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: C12Q1/10 , C12Q1/04 , G16B5/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , C12R1/19 , C12R1/40 , C12R1/22 , C12R1/01
Abstract: 本发明公开了一种运用AI模型快速检测产生碳青霉烯酶菌株的方法，通过使用溴百里酚蓝溶液，测定混合溶液的OD值，最后运用AI模型通过分析混合溶液OD值的变化趋势判断菌株是否能够产生碳青霉烯酶；本发明通过检测菌株的OD值随时间变化的趋势降低了误差；通过检测菌株溶液的OD值，能够在极短时间内快速判断菌株是否产生碳青霉烯酶，极大地节省了时间；对于弱产酶的菌株，运用AI模型分析菌株溶液OD值的变化，快速判断出来；将OD值导入到LSTM模型中，即可立刻得到菌株是否能够产酶以及产酶能力的强弱，且能直观的看到一批次中菌株产酶阳性数量与产酶阴性数量的多少，并直接导出产酶结果，不必人工记录实验结果，高效便捷。
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公开(公告)号：CN108090502A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711191507.X
申请日：2017-11-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的最低抑菌浓度识别方法，包括下述步骤：S1、图像切割得到单孔图像：将原始图像处理成模型能够接收的单孔图像；S2、构造样本：给用作训练的单孔图像加上对应标签，构成深度学习模型能够用来训练的样本；S3、构建及训练模型：构建能够用来识别溶液浑浊与否的模型，并用训练样本集进行训练；S4、使用模型判断浑浊与否：模型可以接收训练集以外的图像，判断其溶液是浑浊还是清澈；S5、得到药品对应最低抑菌浓度：根据微孔板中各个圆孔的浑浊/清澈情况得出药品最低抑菌浓度。本发明大大提高了操作人员的工作效率，由于其无需专用设备的特性，能够推广到大多数的工作单位，为工作研究提供方便。
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