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[發(fā)明專利]基于智能移動終端的尿液檢測方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810206431.1 申請日: 2018-03-13
公開(公告)號: CN108593643A 公開(公告)日: 2018-09-28
發(fā)明(設(shè)計)人: 陳里里;王帥杰;司吉兵 申請(專利權(quán))人: 重慶交通大學(xué)
主分類號: G01N21/84 分類號: G01N21/84;G01N21/78
代理公司: 北京海虹嘉誠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11129 代理人: 呂小琴
地址: 402247 重*** 國省代碼: 重慶;50
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 顏色特征 尿液 智能移動終端 尿液檢測 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 映射關(guān)系模型 樣本圖像 標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果 待測圖像 圖像信息 試紙條 檢測結(jié)果 準(zhǔn)確檢測 便捷性 繁瑣性 試紙 寫入 采集 圖像 排隊 輸出 檢測
【說明書】:

發(fā)明的提供的一種基于智能移動終端的尿液檢測方法,包括如下步驟:獲取試紙與尿液反應(yīng)后試紙條上各色塊的圖像作為樣本圖像信息;提取出樣本圖像信息的顏色特征;將樣本圖像信息的顏色特征輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練得出尿液標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果;建立顏色特征與檢測結(jié)果之間的映射關(guān)系模型;將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和映射關(guān)系模型寫入到智能移動終端中,用戶通過智能移動終端采集自己尿液與試紙條反應(yīng)后的圖像信息作為待測圖像信息;提取出待測圖像信息的顏色特征并輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對待測圖像信息的顏色特征進行訓(xùn)練并按照映射關(guān)系模型與尿液標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果進行對比,輸出當(dāng)前用戶的尿液檢測結(jié)果;用戶無需去醫(yī)院就能夠完成尿液的準(zhǔn)確檢測,避免了每次檢測必須去醫(yī)院排隊和就醫(yī)的繁瑣性,并且操作方便,成本低,提高了尿液檢測的便捷性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種檢測方法,尤其涉及一種基于智能移動終端的尿液檢測方法。

背景技術(shù)

隨著社會經(jīng)濟飛速發(fā)展,既而人們的生活壓力越來越大,身體上的病癥也越來越多。臨床泌尿系統(tǒng)、肝臟以及糖尿病也是目前的高發(fā)病癥,而這些病癥都可能導(dǎo)致尿液成分的改變。由于尿液標(biāo)本更加容易采集,所以尿液檢驗順其自然的成為廣泛應(yīng)用于臨床疾病的輔助診斷,疾病進展監(jiān)測、治療效果或并發(fā)癥的監(jiān)測,并且對無癥狀人群進行的先天性或遺傳性疾病的篩查。

尿液檢驗一般分為肉眼評價、理化檢查以及沉查檢查。檢測方法有定性、半定量、定量與形態(tài)學(xué)檢查,檢測成分涉及到常規(guī)化學(xué)、特殊化學(xué)、細胞形態(tài)學(xué)與病原微生物等。

隨著醫(yī)學(xué)和計算機技術(shù)發(fā)展的進步,在醫(yī)學(xué)設(shè)備上的應(yīng)用與發(fā)展變得越來越多樣化和智能化?,F(xiàn)在有尿液分析儀在醫(yī)院的臨床上用于檢測人體尿液化學(xué)成分的含量,它是醫(yī)學(xué)實驗室尿液自動化檢查的重要工具,由于其操作方便、測定迅速、結(jié)果準(zhǔn)確、可實現(xiàn)自動化,并且對大批量標(biāo)本能進行過篩試驗,因此目前廣泛應(yīng)用于臨床。但是由于其成本昂貴,使得這種設(shè)備無法普及,以致一些患者和普通民眾無法隨時了解自身的身體健康狀況。

因此,為了解決上述技術(shù)問題,亟需提出一種新的尿液檢測方法。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此,本發(fā)明的目的是提供一種基于智能移動終端的尿液檢測方法,用戶無需去醫(yī)院就能夠完成尿液的準(zhǔn)確檢測,避免了每次檢測必須去醫(yī)院排隊和就醫(yī)的繁瑣性,并且操作方便,成本低,提高了尿液檢測的便捷性。

本發(fā)明的提供的一種基于智能移動終端的尿液檢測方法,包括如下步驟:

S1.獲取試紙與尿液反應(yīng)后試紙條上各色塊的圖像作為樣本圖像信息;

S2.提取出樣本圖像信息的顏色特征;

S3.將樣本圖像信息的顏色特征輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練得出尿液標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果;

S4.建立顏色特征與檢測結(jié)果之間的映射關(guān)系模型;

S5.將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和映射關(guān)系模型寫入到智能移動終端中,用戶通過智能移動終端采集自己尿液與試紙條反應(yīng)后的圖像信息作為待測圖像信息;

S6.提取出待測圖像信息的顏色特征并輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對待測圖像信息的顏色特征按照映射關(guān)系模型進行訓(xùn)練對比,并輸出當(dāng)前用戶的尿液檢測結(jié)果。

進一步,步驟S2和步驟S6中,樣本圖像信息和待測圖像信息的顏色特征如下:

提取出試紙條每個色塊的RGB空間中的特征值,其中,RGB三條通道分別以三個特征值表示:表征顏色分量平均強度的一階矩、表征顏色方差的二階矩以及表征顏色分量偏斜度的三階矩,其中:

一階矩為:

二階矩為:

三階矩為:Pij是第j個像素在第i個像素的顏色分量;N為樣本圖像的像素量;也就是說,將樣本圖像信息和待測圖像信息都采用矩陣的方式進行表示,RGB表示顏色的三種基色,即紅色、綠色以及藍色。

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