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申请/专利权人：EXA健康公司
摘要：示例方法和系统训练端到端神经网络机器以通过学习光照变化、测试条反射、双向反射分布函数、成像的角度、智能电话相机的响应曲线或其任何合适组合之间的非线性相互作用，来分析侧流测定测试条的图像。这样的示例方法和系统改进了环境光设置下的定量测试结果的精度的变异系数、定量极限和检测极限。
主权项：1.一种方法，包括：由一个或更多个处理器访问训练图像，所述训练图像各自描绘了在成像条件的对应组合下对应测试装置的对应测试条，所述训练图像各自标记有由所述对应测试条示出的对应测试结果的对应指示符；由所述一个或更多个处理器训练神经网络以基于未标记的图像确定预测的测试结果，所述未标记的图像描绘了在成像条件的对应组合下另外的测试装置的另外的测试条，所述训练是基于所述训练图像进行的；以及由所述一个或更多个处理器将经训练的所述神经网络提供给另外的机器，所述另外的机器被配置成访问描绘了在所述成像条件的对应组合下所述另外的测试装置的所述另外的测试条的未标记的图像，并且通过将所述未标记的图像输入到经训练的所述神经网络中来从经训练的所述神经网络获得所述预测的测试结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： EXA健康公司 LFA测试条的神经网络分析
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