【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及基于深度学习的分析结果预测方法及装置，更详细地，涉及基于深度学习来预测分析结果的方法及装置。
技术介绍
1、从试样采取样品，利用所采取的样品来进行通过侧向层析(lateral flow assay，lfa)反应的诊断检查需要很长时间(10分钟～30分钟)。侧向层析根据样品的浓度和反应时间呈现出不同的形态，通过侧向层析反应的诊断检查需要经过大致15分左右的时间发生充分反应后才能进行判断。但是，在心肌梗塞等特定疾病的情况下，普遍需要在10分钟内需要结果，最近，在医院及患者的立场上，对在5分钟以内进行快速诊断的需求大幅度增加。
技术实现思路
1、技术问题
2、本专利技术所要实现的目的在于，提供如下基于深度学习的分析结果预测方法及装置，基于深度学习来预测侧向层析等免疫反应分析试剂盒、抗原抗体诊断试剂盒等的分析结果。
3、本专利技术未明示的其他目的可以在能够从以下的详细说明及其效果轻松推论的范围内追加考虑。
4、技术方案
5、用于实现所述...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的分析结果预测方法，其特征在于，包括如
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的分析结果预测方法，其
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的分析结果预测方法，其
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的分析结果预测方法，其
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的分析结果预测方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的分析结果预测方法，其特征在于，在所述反应图像的获取步骤中，当所述光学试剂盒包括测试线及控制线时，获取对应于所述测试线的区域的所述反应图像。
7.根据权利要...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种基于深度学习的分析结果预测方法，其特征在于，包括如
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的分析结果预测方法，其
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的分析结果预测方法，其
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的分析结果预测方法，其
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的分析结果预测方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的分析结果预测方法，其特征在于，在所述反应图像的获取步骤中，当所述光学试剂盒包括测试线及控制线时，获取对应于所述测试线的区域的所述反应图像。
7.根据权利要求6所述的基于深度学习的分析结果预测方法，其特征在于，在所述反应图像的获取步骤中，当所述光学试剂盒包括多个所述测试线时，获取与多个所述测...
【专利技术属性】
技术研发人员：李政勋，李起佰，柳镛炅，李升旻，李学俊，文志元，
申请(专利权)人：光云大学校产学协力团，
类型：发明
国别省市：
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