简介:摘要:本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统,其中主要包括:获取待检测的眼底图像;对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测;对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测,所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度;基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测,互不影响,可以较为精确的判断每个特征的类别,同时进行多种类别多种显著度的特征的检测,可以高效精确的对眼底图像进行检测。
简介:摘要:生物发酵过程控制与检测技术是此次研究的中心,首先对生物发酵过程控制与检测基本内容进行介绍,其次明确了未来生物发酵过程控制与检测技术优化的方向与先进技术的引入,目的在于提高生物发酵过程控制与检测技术水平。
简介:摘要:本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统,其中主要包括:获取待检测的眼底图像;对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测;对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测,所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度;基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测,互不影响,可以较为精确的判断每个特征的类别,同时进行多种类别多种显著度的特征的检测,可以高效精确的对眼底图像进行检测。
简介:摘要:目的:在研究不同HIV-1病毒载量检测方法之间的量化转换关系。方法:我们使用了Bland-Altman法和线性回归法对数据进行分析。结果:与Taqman法的同源性达100%,国内方法测定结果的符合率达90%。通过多元回归分析,我们发现EasyQ、bDNA、M2000和国内试剂的测定值均能与Taqman值进行对应的转换(P<0.01)。结论:采用多种方法对国内HIV-1感染患者进行检测是可行的。此外,我们还可以将各种方法的结果相互转换,以便对疗效进行分析和评价。