【技术实现步骤摘要】
本申请涉及荧光免疫层析，具体涉及一种基于深度学习的荧光免疫层析试纸条快速读析方法及应用。
技术介绍
1、机器学习，特别是深度学习，能够处理复杂的非线性关系。当输入数据之间存在复杂且多变的依赖关系时，其能够通过学习捕捉数据中的高维特征。机器学习已经在多个医疗领域中得到了广泛应用，尤其是在影像分析、疾病预测、基因组学以及生物信号的处理等方面。在心血管疾病的诊断中，深度学习被用来分析心电图（ecg）、超声影像和其他相关数据，帮助医生进行更快速、更准确的诊断。例如，基于深度学习的模型可以在ecg信号中自动识别心律失常、心肌梗死等异常现象，帮助医生提前发现潜在风险，提高临床反应速度。在体外诊断领域，机器学习亦可以帮助分析数据，增强准确性。本专利技术创新性地在试纸条读取过程中，利用机器学习算法，通过时序数据预测荧光强度信号的增长趋势，缩短心肌梗死诊断时间。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于深度学习的荧光免疫层析试纸条快速读析方法，可以解决现有技术中荧光免疫层析试纸条加样反应时间较长，不利于快速检测
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1.一种基于深度学习的荧光免疫层析试纸条快速读析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于深度学习的荧光免疫层析试纸条快速读析方法，其特征在于，所述采集获取待测样本在荧光免疫层析试纸条上的荧光波谱数据，具体包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的基于深度学习的荧光免疫层析试纸条快速读析方法，其特征在于，反应未开始信号指待测样本迁移至荧光免疫层析试纸条检测线之前读取的荧光波谱信号；反应完全信号指预设时间段内荧光波谱信号变化率低于变化率阈值时读取的信号；反应进行信号指反应未开始和反应完全之间的时间段内读取的荧光波谱信号。
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