一种基于Cascade Mask卷积神经网络的高通量多靶点微生物快检系统

本研究开发出一种集Cascade Mask卷积神经网络与高通量检测技术于一体的多靶点微生物快速检测系统，目标是提升微生物检测的通量、精准度与效率，可应用于食品安全、环境监测、临床诊断等领域。该系统以Cascade Mask R‑CNN为基，融入Swin Transformer优化窗口自注意力机制，增强检测性能。通过与Faster R‑CNN、Cascade R‑CNN以及Mask R‑CNN对比实验，验证模型在检测精度、计算效率和泛化能力上的优化成果。借助多层特征融合与自适应注意力机制，提升微生物目标分割和分类精度，结合迁移学习与预训练权重，加快模型收敛，提高检测稳定性。同时，将AI算法部署至云端，实现数据实时分析，并借助生物信息学数据库，强化微生物鉴定可靠性，为微生物检测提供高效智能方案，应用前景广阔。