基于YOLO算法的HCG试纸浓度检测与妊娠风险结果判定方法
申请号:CN202511082299
申请日期:2025-08-04
公开号:CN120613133A
公开日期:2025-09-09
类型:发明专利
摘要
本发明属于人工智能与医学检测交叉技术领域,尤其为基于YOLO算法的HCG试纸浓度检测与妊娠风险结果判定方法,包括如下步骤:S1:利用智能手机在各种光照条件下拍摄试纸的图像;S2:对所采集的图像进行预处理和标注,生成用于训练的数据集。本发明通过对YOLOV5、YOLOV6和YOLOV8等YOLO系列算法所产生的检测模型进行综合对比,筛选出了最适合HCG试纸浓度检测的最佳模型;针对最优模型在试纸颜色反应区域的检测差异,分析并对识别能力较弱的区域进行了参数优化;优化后的模型显著提升了试纸浓度检测的准确性和速度;将该基于YOLO算法的试纸浓度检测方法应用于妊娠风险评估,能够精准反映试纸浓度并为妊娠风险判定提供有效数据支持,从而满足临床对即时诊断的需求。
技术关键词
YOLO算法
判定方法
试纸浓度检测方法
风险
图像
智能手机
网络
标注工具
数据
训练集
模块结构
颜色
注意力机制
光照
参数
系列
多尺度