仪器仪表学报

作者：张 栋，杜 康，韩文念，李秀梅，汪 曣

单位：张 栋,1. 天津大学精密仪器与光电子工程学院,,杜 康,1. 天津大学精密仪器与光电子工程学院，2. 天津博硕科技有限公司,,韩文念,2. 天津博硕科技有限公司,,李秀梅,3. 天津动物疫病预防控制中心,,汪 曣,1. 天津大学精密仪器与光电子工程学院,

关键词：荧光免疫层析;目标检测;峰值点定位;级联卷积神经网络

基金：天津市科技计划项目(17ZXYENC00180)资助

针对目前荧光免疫层析定量图像峰值点定位易受多种因素影响,导致物质定量准确度低的问题,提出了一种融合目标检测的级联卷积神经网络(CNN)算法。第一层级联算法首先使用经改进的AlexNet算法对荧光免疫层析定量图像中包含质控(C)峰和检测(T)峰的区域进行检测和提取。之后将提取到的图像区域送入第二层级联卷积神经网络中,对C峰和T峰的位置进行快速定位。随后将定位结果输入到第三层级联卷积神经网络中,对上一层输出的C峰和T峰的定位结果进行精准微调。最后输出C峰和T峰的准确定位信息。实验结果表明,提出的级联卷积神经网络算法,对荧光免疫层析图像峰值点的平均定位准确度达到了96%以上,提高了峰值点的定位准确度。

来源：2021年第1期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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