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龙图腾网获悉中元汇吉生物技术股份有限公司申请的专利基于神经网络的血清质量识别方法、装置、设备及介质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：CN114332058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202111680320.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于神经网络的血清质量识别方法、装置、设备及介质是由张洁;龚文冲设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的血清质量识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的血清质量识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，通过对盛装血清样本的试管进行图像采集得到试管图像；将所述试管图像输入预设的神经网络模型中，以供所述神经网络模型输出针对所述血清样本的血清质量识别结果，其中，所述神经网络模型通过试管图像进行卷积神经网络模型训练得到。本发明能够提高进行血清质量识别的效率，和有效地减小试管上标签的影响，从而确保模型识别血清质量的准确率。

本发明授权基于神经网络的血清质量识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的血清质量识别方法，其特征在于，所述基于神经网络的血清质量识别方法包括： 对盛装血清样本的试管进行图像采集得到试管图像； 将所述试管图像输入预设的神经网络模型中，以供所述神经网络模型输出针对所述血清样本的血清质量识别结果，其中，所述神经网络模型通过试管图像进行卷积神经网络模型训练得到； 其中，所述神经网络模型包括第一卷积模块、第二卷积模块、全连接层和逻辑回归层，所述第一卷积模块和所述第二卷积模块包括：卷积层和池化层，所述第一卷积模块和所述第二卷积模块除末尾的两个卷积层之外，每两个卷积层之后连接一个池化层，所述第一卷积模块中的卷积层包括多个步长为1的第一卷积层和多个步长为2的第二卷积层，每两个第一卷积层中，输出端未连接所述池化层的第一卷积层与一个所述第二卷积层相连接，所述第一卷积模块末尾的两个第一卷积层的卷积核数量小于其它第一卷积层和所述第二卷积层的卷积核数量；所述方法通过多曝光的试管图像进行卷积神经网络模型训练；所述基于神经网络的血清质量识别方法还包括： 获取多曝光的试管图像，基于所述多曝光的试管图像中，所述试管盛装的血清样本的血清液面最高位位置和血清液面最低位位置，从所述试管非标签区域中确定血清图像区域，并按照预设尺寸从所述血清图像区域中截取矩阵区域，其中，所述预设尺寸小于所述血清图像区域的尺寸； 将所述多曝光的试管图像各自的矩阵区域分别输入各个所述第一卷积模块进行第一卷积神经网络模型训练，并获取所述第一卷积模块针对所述矩阵区域进行第一卷积神经网络模型训练后输出的特征图； 为所述特征图分配权重，并将所述特征图与分配得到的权重相乘之后，将与权重相乘后的特征图进行堆叠后输入所述第二卷积模块，并获取所述第二卷积模块输出的新的特征图； 将所述新的特征图输入所述全连接层进行特征分类得到血清的质量类别，其中，所述质量类别包括：正常、溶血、脂血和黄疸； 将所述新的特征图输入所述逻辑回归层计算各所述质量类别的概率值，以用于确定所述质量类别为所述溶血、所述脂血和所述黄疸时对应的质量等级。

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