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龙图腾网获悉攸太科技(台州)有限公司申请的专利基于荧光试剂的尿液成分检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114518446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111666206.4，技术领域涉及：G01N33/50；该发明授权基于荧光试剂的尿液成分检测方法是由闵浩迪设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于荧光试剂的尿液成分检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于荧光试剂的尿液成分检测方法，属于生物检测领域，解决了现有技术中存在的常规荧光检测方式难以提取和保存尿液样本相关信息的问题。该基于荧光试剂的尿液成分检测方法包括：将尿液与荧光试剂注入样本检测腔室；荧光光源发射荧光试剂激发光至所述样本检测腔室，并激发所述尿液与所述荧光试剂的混合液产生荧光；透过所述样本检测腔室采集经荧光光源激发后的所述混合液荧光图像。本发明提供的基于荧光试剂的尿液成分检测方法容易提取和保存尿液样本相关信息并且检测流程简单。

本发明授权基于荧光试剂的尿液成分检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于荧光试剂和电化学的尿液成分检测方法，其特征在于，所述方法包括： 将尿液与荧光试剂注入样本检测腔室； 荧光光源发射荧光试剂激发光至所述样本检测腔室，并激发所述尿液与所述荧光试剂的混合液产生荧光； 透过所述样本检测腔室采集经荧光光源激发后的所述混合液的荧光图像； 所述方法在透过所述样本检测腔室采集经荧光光源激发后的所述混合液的荧光图像的步骤之后还包括： 获取添加有荧光试剂的尿液样本在荧光激发后的尿液采集图像； 将所述尿液采集图像输入预设的神经网络模型； 在所述神经网络模型的每一层卷积神经网络中对尿液采集图像中被遮挡的细胞图像进行加权； 对加权后尿液采集图像进行防止细胞遗漏识别处理； 对所述细胞的识别区域建议框进行改进； 所述神经网络模型为FasterR-CNN模型； 所述对所述细胞的识别区域建议框进行改进包括：将经过FPN结构输出的特征图输入到RPN网络层中，以滑窗的形式根据特征图成一定数量的先验框，原FasterRCNN设置宽高比为1:2,1:1,2:1的三种先验框，将生成先验框的初始宽高比调整为1:2,4:5,1:1,2:1，并将先验框的初始尺寸设置为16,32,64,128,256,特征图上每个点生成20种先验框，在尺寸为W×H的图片上总共生成W×H×20个先验框，然后对先验框进行二分类，分类的方法是基于IoU的阈值分类法，将与任一细胞的真实边框的IoU大于0.8的先验框分类为前景；将与所有真实边框的IoU值都小于0.2的先验框分类为背景； 所述方法还包括：采用电化学的方式对尿液进行检测，包括：S400、检测电化学检测芯片是否工作正常； 在步骤S400之前还包括： S401、在反应部的芯片电极上添加检测材料； S410、当所述电化学检测芯片工作正常时，在所述电化学检测芯片的反应部滴上尿液样本； 步骤S410包括： S411、对尿液进行取样得到尿液样本； S420、对滴上尿液样本后的所述电化学检测芯片进行导电识别，所述导电识别是通过判断所述电化学检测芯片上是否有电流产生进行识别； S430、当导电识别出所述电化学检测芯片上有电流产生，则获取所述电化学检测芯片上的至少一个电流值； S440、当导电识别出所述电化学检测芯片上没有电流产生，在所述电化学检测芯片的反应部继续滴上尿液样本； S450、将所有电流值与预设的参考电流值进行比对，输出检测结果； 步骤S450包括： S451、设定一个参考电流序列，所述参考电流序列为时间序列，将所述参考电流序列作为未滴入尿液之前所记录的电流序列，所述参考电流序列用于去噪，排除因时间的变化使环境因素也变化以致最终尿液检测出的结果不理想的情况； S452、设定所述电化学检测芯片上有电流产生时电流值构成的时间电流序列； S453、依据所述参考电流序列以及时间电流序列的序列长度，从电流序列模板库中筛选出标准电流序列； S454、根据参考电流序列和标准电流序列，获取第一动态时间规整距离； S455、根据参考电流序列和时间电流序列，获取第二动态时间规整距离； S456、比较所述第一动态时间规整距离和所述第二动态时间规整距离，确定所述电化学检测芯片的检测结果。

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