| 发明名称 |
免疫层析检测结果机器判读方法 |
| 摘要 |
本发明涉及一种免疫层析检测结果机器判读方法，属于免疫层析分析技术领域。所述方法包括如下步骤：将检测试纸图像待识别区域转化成灰度级图像并保存，所述灰度级图像由 <img file="897031dest_path_image001.GIF" wi="14" he="16" />行和<img file="578678dest_path_image002.GIF" wi="18" he="16" />列像素组成，其中，<img file="255647dest_path_image003.GIF" wi="14" he="22" />和<img file="755898dest_path_image002.GIF" wi="18" he="16" />均为非零自然数；依次计算灰度级图像中第<img file="255144dest_path_image004.GIF" wi="9" he="18" />行中的<img file="524451dest_path_image002.GIF" wi="18" he="16" />个像素的灰度值之和<img file="637901dest_path_image005.GIF" wi="18" he="25" />，<img file="874716dest_path_image006.GIF" wi="41" he="25" />作为一个灰度值数组；将<img file="99024dest_path_image001.GIF" wi="14" he="16" />个灰度值数组分为两份，其中一份为数组A，另一份为数组B； 在数组A中以<img file="301466dest_path_image005.GIF" wi="18" he="25" />为变量，以<img file="585817dest_path_image004.GIF" wi="9" he="18" />为自变量，拟合函数<img file="106666dest_path_image007.GIF" wi="40" he="24" />，求出<img file="196982dest_path_image007.GIF" wi="40" he="24" />中的最大值点<img file="378564dest_path_image008.GIF" wi="85" he="26" />，则<img file="646866dest_path_image009.GIF" wi="54" he="25" />为控制线；在数组B中以<img file="609006dest_path_image005.GIF" wi="18" he="25" />为变量，以<img file="175116dest_path_image004.GIF" wi="9" he="18" />为自变量，拟合函数<img file="522790dest_path_image010.GIF" wi="40" he="24" />，求出<img file="148943dest_path_image010.GIF" wi="40" he="24" />中的最大值点<img file="332800dest_path_image011.GIF" wi="85" he="26" />及误差<img file="515651dest_path_image012.GIF" wi="154" he="28" />，则<img file="671825dest_path_image013.GIF" wi="54" he="25" />为测试线；根据<img file="531197dest_path_image014.GIF" wi="37" he="26" />的大小判断测试结果为阴性或阳性。本发明提供的方法判断读简单，准确性和稳定性高。 |
| 申请公布号 |
CN103245781B |
申请公布日期 |
2015.05.27 |
| 申请号 |
CN201310151619.8 |
申请日期 |
2013.04.27 |
| 申请人 |
北京福乐云检测科技有限公司 |
发明人 |
张罗平;刘明 |
| 分类号 |
G01N33/558(2006.01)I |
主分类号 |
G01N33/558(2006.01)I |
| 代理机构 |
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代理人 |
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| 主权项 |
一种免疫层析检测结果机器判读方法，其包括如下步骤：第一步： 将检测试纸图像待识别区域转化成灰度级图像并保存，所述灰度级图像由<img file="dest_path_image001.GIF" wi="14" he="16" />行和<img file="268442dest_path_image002.GIF" wi="18" he="16" />列像素组成，其中，<img file="552793dest_path_image001.GIF" wi="14" he="16" />和<img file="903003dest_path_image002.GIF" wi="18" he="16" />均为非零自然数；第二步：依次计算灰度级图像中第<img file="852373dest_path_image004.GIF" wi="9" he="18" />行中的<img file="971639dest_path_image002.GIF" wi="18" he="16" />个像素的灰度值之和<img file="dest_path_image005.GIF" wi="18" he="25" />，<img file="619701dest_path_image006.GIF" wi="41" he="25" />作为一个灰度值数组，其中<img file="dest_path_image007.GIF" wi="80" he="22" />；第三步：将<img file="457207dest_path_image001.GIF" wi="14" he="16" />个灰度值数组分为两份，其中一份为数组A，另一份为数组B；第四步：在数组A中以<img file="23318dest_path_image005.GIF" wi="18" he="25" />为变量，以<img file="246358dest_path_image004.GIF" wi="9" he="18" />为自变量，拟合函数<img file="810194dest_path_image008.GIF" wi="40" he="24" />，求出<img file="197313dest_path_image008.GIF" wi="40" he="24" />中的极值点<img file="dest_path_image009.GIF" wi="85" he="26" />，若<img file="426169dest_path_image009.GIF" wi="85" he="26" />为最大值点，则<img file="582344dest_path_image010.GIF" wi="54" he="25" />为控制线；第五步：在数组B中以<img file="566349dest_path_image005.GIF" wi="18" he="25" />为变量，以<img file="175185dest_path_image004.GIF" wi="9" he="18" />为自变量，拟合函数<img file="dest_path_image011.GIF" wi="40" he="24" />，求出<img file="473311dest_path_image011.GIF" wi="40" he="24" />中的极值点<img file="483993dest_path_image012.GIF" wi="85" he="26" />，若<img file="389632dest_path_image012.GIF" wi="85" he="26" />为最大值点且<img file="dest_path_image013.GIF" wi="154" he="28" />，则<img file="672715dest_path_image014.GIF" wi="54" he="25" />为测试线，其中，<img file="dest_path_image015.GIF" wi="16" he="18" />为试纸测试线与控制线之间的固定距离，<img file="56422dest_path_image016.GIF" wi="26" he="20" />为误差；第六步：根据<img file="dest_path_image017.GIF" wi="37" he="26" />的大小判断测试结果为阴性或阳性。 |
| 地址 |
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