多波长光声成像结合深度学习的无创细菌检测方法及装置

本发明公开了多波长光声成像结合深度学习的无创细菌检测方法及装置。所述方法通过多波长光声成像系统发射可调单色纳秒脉冲激光深入到骨关节内部，得到高光谱光声高维图谱数据，信息处理单元基于所述的高光谱光声高维图谱数据，分析骨关节内部不同三维位置处的吸光谱差异，基于深度学习算法，定性识别骨关节内有无细菌，若有，则识别细菌的种类，定量显示细菌的分布和浓度。装置包括光声脉冲可调谐激光器、超声探头、电动位移台、机械固定装置、水箱、数据采集卡和信息处理单元。本发明克服了常规检查手段存在时间周期长、灵敏度及特异性低等不足，为智慧医疗诊断提供了一个易于推广应用的解决方案。