一种具有反馈特性的深度学习血清质量判读方法

本发明公开了一种具有反馈特性的深度学习血清质量判读方法，包括以下步骤：对血清样本进行图像数据采集；对采集到的血清样本图像数据进行识别，判断血清样本的质量；如果血清样本的质量合格，则进行对血清样本进行数据处理；输出结果。本发明提出一种血清质量判读方法，通过结合目标检测和数值回归方法，能够对采集的图像进行判定，可一次性判别标签、凝血块、血清区域及血清指数，并可输出重采集信号及调整量至机器视觉系统进行反馈。本发明根据血清指数必须为正数的先验信息，在网络架构中引入指数函数对输出结果进行正数约束，保证网络模型可微的同时提升了指数预测的准确度。