摘要
本发明公开了一种EBV抗体滴度的评估方法、装置、介质及存储设备。本申请通过获取不同预设曝光时间下EBV抗原的细胞图像,利用深度学习模型对这些图像进行阳性细胞区域的预测和掩码,然后通过数学模型转换这些掩码图像以适应第二预设曝光条件,并最终基于统计模型和阳性细胞区域的亮度分布来计算每个细胞图像的EBV抗体滴度估计值。本申请提高了滴度评估的效率和准确性,以解决现有技术无法对EBV抗体滴度进行准确高效评估的问题。
技术关键词
图像
抗体
深度学习模型
输入输出模块
数学模型
亮度
可读存储介质
存储设备
计算机
效应
评估装置
处理器
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校准
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