[发明专利]电泳图的识别方法、装置、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 201910299112.4 申请日: 2019-04-15
公开(公告)号: CN110033449B 公开(公告)日: 2023-06-27
发明(设计)人: 赵文妍;丁砚书;段广有;闵文波;葛毅;廖国娟 申请(专利权)人: 苏州金唯智生物科技有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/40
代理公司: 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人: 孟金喆
地址: 215123 江苏省苏州市*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 电泳 识别 方法 装置 设备 存储 介质
【说明书】:

发明公开了一种电泳图的识别方法、装置、设备及存储介质,通过获取当前样本的电泳图,并识别出电泳图中的胶图图像的边框;其中,所述胶图图像包括至少一个条带图像,然后提取每个条带图像中预设数量的像素值构成目标像素矩阵;最后将目标像素矩阵输入预先训练的预测模型,以得到当前样本的目标加样量。本实施例的技术方案,采用图像识别的技术对电泳图进行识别,并形成条带的像素矩阵,输入到预先训练的预测模型中,预测模型输出该样本后续试验时的加样量。这样可以使得电泳图的识别结果有一个统一的规范,避免了由于人工判断与识别带有一定的主观性,导致电泳图中胶图的识别结果存在差异的问题。

技术领域

本发明实施例涉及电泳技术领域,尤其涉及一种电泳图的识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

电泳是指在外加直流电源的作用下,胶体微粒在分散介质里向阴极或阳极作定向移动的现象。利用电泳现象使物质分离,这种技术也叫做电泳技术。

电泳技术在生物化学领域得到了广泛的应用。通过电泳技术将一个混合物样品在支持介质上分成条带,并在光密度计上进行扫描而获得的记录图谱称为电泳图。根据电泳图中条带的形状及颜色可以确定混合物样品的跑胶情况,进行确定该样本在后续试验中的加样量。

然而,目前阶段,对于电泳图中胶图的识别及判断都是通过人工来实现的,即工作人员根据往常的经验判断电泳图中的胶图,由于人工判断与识别带有一定的主观性,导致电泳图中胶图的识别结果存在较大的差异。

发明内容

本发明提供一种电泳图的识别方法、装置、设备及存储介质,以解决电泳图中胶图的识别结果存在差异的问题。

第一方面,本发明实施例提供了一种电泳图的识别方法,包括:

获取当前样本的电泳图,并识别出所述电泳图中的胶图图像的边框;其中,所述胶图图像包括至少一个条带图像;

提取每个条带图像中预设数量的像素值构成目标像素矩阵;

将所述目标像素矩阵输入预先训练的预测模型,以得到当前样本的目标加样量。

第二方面,本发明实施例还提供了一种电泳图的识别装置,包括:

识别模块,用于获取当前样本的电泳图,并识别出所述电泳图中的胶图图像的边框;其中,所述胶图图像包括至少一个条带图像;

提取模块,用于提取每个条带图像中预设数量的像素值构成目标像素矩阵;

输入模块,用于将所述目标像素矩阵输入预先训练的预测模型,以得到当前样本的目标加样量。

第三方面,本发明实施例还提供了一种设备,所述设备包括:

一个或多个处理器;

存储器,用于存储一个或多个程序;

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如上述第一方面中所述的电泳图的识别方法。

第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如权上述第一方面所述的电泳图的识别方法。

本发明实施例提供的电泳图的识别方法、装置、设备及存储介质,通过获取当前样本的电泳图,并识别出电泳图中的胶图图像的边框;其中,所述胶图图像包括至少一个条带图像;然后提取每个条带图像中预设数量的像素值构成目标像素矩阵;最后将目标像素矩阵输入预先训练的预测模型,以得到当前样本的目标加样量。本实施例的技术方案,采用图像识别的技术对电泳图进行识别,并形成条带的像素矩阵,输入到预先训练的预测模型中,预测模型输出样本后续试验时的加样量。这样可以使得电泳图的识别结果有一个统一的规范,避免了由于人工判断与识别带有一定的主观性,导致电泳图中条带的识别结果存在差异的问题。

附图说明

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于苏州金唯智生物科技有限公司,未经苏州金唯智生物科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910299112.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top