一种基于卷积神经网络的多算法微生物培养综合识别方法及系统

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一种基于卷积神经网络的多算法微生物培养综合识别方法及系统
申请号:CN202510091154
申请日期:2025-01-21
公开号:CN120014639A
公开日期:2025-05-16
类型:发明专利
摘要
本发明属于生物信息学技术领域,公开了基于卷积神经网络的多算法微生物培养综合识别方法及系统,本发明提高分析效率:自动化流程,减少人工干预,显著提高菌落计数、药敏分析和菌种鉴定效率,满足高通量实验的需求。提升分析准确性:深度学习技术和图像处理算法的应用,显著提高菌落识别、抑菌圈识别和菌种鉴定的准确性,减少误判和漏判。增强功能多样性:集成计数、药敏分析和菌种鉴定功能,满足多样化分析需求,例如不同类型培养基和菌落的分析。提高适应性:优化算法,提高对不同类型培养基和菌落的适应性,扩大应用范围,例如对不同颜色和形态的菌落进行准确分析。记录新菌种:能够识别和记录新菌种信息,为微生物学研究提供重要数据。
技术关键词
综合识别方法 卷积神经网络深度学习模型 菌种 深度学习技术 菌落计数 高分辨率相机 卷积神经网络模型 抑菌 菌落图像 直方图均衡化 信息数据处理终端 对比度 算法 图像增强 抗生素 菌落数量 识别系统 培养基
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