本发明专利技术公开了一种多形态免疫标记产品的检测结果识别方法、装置及介质，包括：获取免疫标记产品的类型，根据所述类型调用对应的检测入口；启动摄像头采集所述免疫标记产品的检测图像；获取所述检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值；对所述检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值进行限幅滤波处理，生成所述检测图像中的免疫标记产品的检测结果识别信息；对所述检测结果识别信息进行区间映射，获取所述检测图像中的免疫标记产品的定量分类标识。本发明专利技术解决了现有免疫标记产品的电子辅助判读技术存在的价格贵、兼容性差、检测结果易出错的问题。果易出错的问题。果易出错的问题。
【技术实现步骤摘要】
多形态免疫标记产品的检测结果识别方法、装置及介质
[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及多形态免疫标记产品的检测结果识别方法、装置及介质。
技术介绍
[0002]免疫标记技术是一种显微技术，包括但不限于胶体金法、乳胶法，常用于免疫、毒物检测。该技术可用于分析流感、LH、HCG、HIV、梅毒等抗原，以及其他支气管病毒、呼吸道病毒、消化道病毒、药物毒品等目标的检测。在IVD领域，免疫标记技术可快速准确地检测病原体的抗原和抗体，实现目标物质的快速检测，促进了IVD技术的市场应用。
[0003]以抗原诊断试剂盒为例，待检人在使用免疫标记技术产品时，先取样加样，然后等待一段时间，基于反应窗口中CT线的显色强弱做定性判别。在用户端，通常使用肉眼判读的方式获取检测结果，这要求检测者具备判读的先验知识，若检测者不具备时容易产生判读错误；此外，不同人对同一样本判读结果不一致，容易导致判读结果不统一；只能定性判读，无法定量判读，也导致精度不足。针对上述问题，现有技术提供了电子辅助判读设备，然而电子辅助判断设备与试剂盒同套出售，价格贵昂；并且只能搭配原厂提供的试剂卡或试剂条，其他厂家的无法兼容；支持的试剂形态固化，只能支持特制剂卡或试剂条，更换试剂卡形状、外观、尺寸，往往容易导致无法检测或结果错误的严重后果，用户使用体验欠佳。因此，本专利技术采用智能终端小程序拍照+视窗辅助剪裁技术+云服务AI检测技术的方法，具有使用便捷，结果精准等优势，同时具备兼容多卡型、多尺寸、多外观、多品牌终端、多样化检测背景的优点，契合家庭自测场景的用户需求
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种多形态免疫标记产品的检测结果识别方法、装置及介质，以解决现有免疫标记产品的电子辅助判读技术存在的价格贵、兼容性差、检测结果易出错的问题。
[0005]一种多形态免疫标记产品的检测结果识别方法，所述方法包括：
[0006]获取免疫标记产品的类型，根据所述类型调用对应的检测入口；
[0007]启动摄像头采集所述免疫标记产品的检测图像；
[0008]获取所述检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值；
[0009]对所述检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值进行限幅滤波处理，生成所述检测图像中的免疫标记产品的检测结果识别信息；
[0010]对所述检测结果识别信息进行区间映射，获取所述检测图像中的免疫标记产品的定量分类标识。
[0011]可选地，所述启动摄像头采集所述免疫标记产品的检测图像包括：
[0012]选择相机类型，开启补光灯并在开灯时的光照瞬变触发相机完成一次对焦；
[0013]在拍照界面展示所述免疫标记产品的试剂卡及检测窗口的取景框；
[0014]根据用户操作截取完整的试剂卡图像和检测图像，其中所述检测图像为检测窗口区域图像。
[0015]可选地，所述获取所述检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值包括：
[0016]对所述检测图像进行图像质量校验；
[0017]在所述图像质量校验合格时，采用预设的目标检测算法获取所述检测图像中的检测线区域、质控线区域、检测线的特征向量和质控线特征向量；
[0018]根据所述检测线区域、质控线区域以及两者之间的灰度图区域获取检测线和质控线之间的灰度比值距离；
[0019]根据所述检测线特征向量和质控线特征向量获取检测线和质控线之间的余弦距离；
[0020]对所述检测线和质控线之间的余弦距离、灰度比值距离进行加权融合，生成所述检测线和质控线之间的差异值。
[0021]可选地，所述预设的目标检测算法基于YOLOX检测网络，特征提取采用YOLOX的原生骨干网络提取图像的特征信息，通过neck网络融合浅层特征和深层特征，在融合后的特征上采用基于anchor base的方法，预置anchor，其中anchor的比例基于对标注样本的训练聚类得到。
[0022]可选地，所述根据所述检测线区域、质控线区域以及两者之间的灰度图区域获取检测线和质控线之间的灰度比值距离包括：
[0023]分别对所述检测线区域、质控线区域以及灰度图区域进行高斯滤波处理；
[0024]遍历所述质控线区域、检测线区域以及灰度图区域，获取每个区域中小于中位数的像素值集合，分别求取所述像素值集合的均值，得到质控线值、检测线值以及灰度值；
[0025]求取所述检测线值与灰度值之差和质控线值与灰度值之差的比值，作为所述检测线和质控线的灰度比值距离。
[0026]可选地，加权融合公式如下：
[0027][0028]其中，value表示所述检测线和质控线之间的差异值，r表示灰度比值距离，s表示余弦距离。
[0029]可选地，所述对所述检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值进行限幅滤波处理，生成所述检测图像中的免疫标记产品的检测结果识别信息包括：
[0030]S1：获取检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值，将所述差异值与预设栈数组中的每一个区间代表值进行比对；
[0031]S2：若所述差异值与所述区间代表值之间的欧式距离小于预设容差值，则从栈数组中获取欧式距离最小的区间代表值替换所述差异值，输出替换后的所述差异值作为所述免疫标记产品的检测结果识别信息，返回步骤S1等待下一个检测图像的差异值；
[0032]S3：若所述差异值与所述区间代表值之间的欧式距离均大于所述预设容差值，则将所述差异值作为一个区间代表值存入所述栈数组，输出所述差异值作为所述免疫标记产品的检测结果识别信息，返回步骤S1等待下一个检测图像的差异值。
[0033]可选地，所述的预设栈数组在首次拍摄所述免疫标记产品的检测图像时创建，并
初始化为空集。
[0034]一种多形态免疫标记产品的检测结果识别方法，所述装置包括：
[0035]调用模块，用于获取免疫标记产品的类型，根据所述类型调用对应的检测入口；
[0036]采集模块，用于启动摄像头采集所述免疫标记产品的检测图像；
[0037]获取模块，用于获取所述检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值；
[0038]限幅模块，用于对所述检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值进行限幅滤波处理，生成所述检测图像中的免疫标记产品的检测结果识别信息；
[0039]映射模块，用于对所述检测结果识别信息进行区间映射，获取所述检测图像中的免疫标记产品的定量分类标识。。
[0040]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的多形态免疫标记产品的检测结果识别方法。
[0041]本专利技术实施例融合智能终端侧的小程序拍照、视窗辅助剪裁技术以及云服务AI检测技术，通过获取免疫标记产品的类型，根据所述类型调用对应的检测结果识别程序；然后启动摄像头采集所述免疫标记产品的检测图像；获取所述检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值；对所述检测图像对应的检本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种多形态免疫标记产品的检测结果识别方法，其特征在于，包括：获取免疫标记产品的类型，根据所述类型调用对应的检测入口；启动摄像头采集所述免疫标记产品的检测图像；获取所述检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值；对所述检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值进行限幅滤波处理，生成所述检测图像中的免疫标记产品的检测结果识别信息；对所述检测结果识别信息进行区间映射，获取所述检测图像中的免疫标记产品的定量分类标识。2.如权利要求1所述的多形态免疫标记产品的检测结果识别方法，其特征在于，所述启动摄像头采集所述免疫标记产品的检测图像包括：选择相机类型，开启补光灯并在开灯时的光照瞬变触发相机完成一次对焦；在拍照界面展示所述免疫标记产品的试剂卡及检测窗口的取景框；根据用户操作截取完整的试剂卡图像和检测图像，其中所述检测图像为检测窗口区域图像。3.如权利要求2所述的多形态免疫标记产品的检测结果识别方法，其特征在于，所述获取所述检测图像对应的检测线和质控线之间的差异值包括：对所述检测图像进行图像质量校验；在所述图像质量校验合格时，采用预设的目标检测算法获取所述检测图像中的检测线区域、质控线区域、检测线的特征向量和质控线特征向量；根据所述检测线区域、质控线区域以及两者之间的灰度图区域获取检测线和质控线之间的灰度比值距离；根据所述检测线特征向量和质控线特征向量获取检测线和质控线之间的余弦距离；对所述检测线和质控线之间的余弦距离、灰度比值距离进行加权融合，生成所述检测线和质控线之间的差异值。4.如权利要求3所述的多形态免疫标记产品的检测结果识别方法，其特征在于，所述预设的目标检测算法基于YOLOX检测网络，特征提取采用YOLOX的原生骨干网络提取图像的特征信息，通过neck网络融合浅层特征和深层特征，在融合后的特征上采用基于anchor base的方法，预置anchor，其中anchor的比例基于对标注样本的训练聚类得到。5.如权利要求3所述的多形态免疫标记产品的检测结果识别方法，其特征在于，所述根据所述检测线区域、质控线区域以及两者之间的灰度图区域获取检测线和质控线之间的灰度比值距离包括：分别对所述检测线区域、质控线区域以及灰度图区域进行高斯滤波处理；遍历所述质控线区域、检测线区域以及灰度图区域，获取每个区域中小于中位数...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾剑明，彭运平，郭诗静，
申请(专利权)人：广州万孚健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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