申请/专利权人：江西省农业科学院植物保护研究所

申请日：2023-11-03

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN117965780A

主分类号：C12Q1/6895

分类号：C12Q1/6895;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/2411;G06F18/243;G06F18/25;G06N3/0464;G01N33/569;G01N33/00;C12R1/77

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：本发明公开了一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，包括以下步骤：生物传感器的选择与准备、数据采集、数据处理和分析、无损检测技术的应用、故障排除和验证、数据呈现和报告和操作培训。本发明可以实现快速的病原体诊断，将诊断时间从传统的数天或数周缩短到数小时，甚至更短，这种快速诊断可以立即启动防控措施，帮助减缓疫情的蔓延，结合生物传感器、人工智能和无损检测技术，可以大幅提高诊断的准确性，人工智能算法能够分析多种数据源，从而提供更准确的诊断结果，避免了传统方法可能存在的人为误差。

主权项：1.一种镰刀菌引起的水稻穗枯病的快速诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，生物传感器的选择与准备：选择合适的生物传感器：选择具有高度选择性和灵敏性的生物化学传感器，生物化学传感器能够检测镰刀菌引起的水稻穗枯病的特定生物标志物；传感器的制备与集成：将传感器固定在检测装置上，以便与植物样本接触，传感器使用表面修饰技术进行改性，以提高其性能；步骤S2，数据采集：样本采集：采集可能受感染的水稻穗或叶片样本，确保不损伤植物的健康；生物标志物检测：将样本置于传感器上，使其与生物传感器接触，传感器将检测样本中的生物标志物，产生相应的信号；步骤S3，数据处理和分析：数据传输与记录：将传感器生成的信号传输到计算设备上，记录数据；人工智能算法的应用：使用事先训练好的人工智能算法来分析传感器数据，信号处理算法将识别是否存在镰刀菌感染；步骤S4，无损检测技术的应用：无损数据采集：使用超声波成像仪，获取植物的形态、结构和生理信息；数据融合：将超声波成像仪无损检测的数据与生物传感器数据融合，以提供更全面的信息，包括感染的程度和位置；步骤S5，故障排除和验证：故障检测：诊断系统具备故障检测机制，确保传感器和无损检测技术的正常运行，如果出现故障，诊断系统能够发出警报或要求维护；验证：使用对照组的植物样本验证系统的性能，通过已知感染状态的样本来验证系统的准确性和可重复性；步骤S6，数据呈现和报告：使用移动应用程序或用户界面将诊断结果以可视化方式呈现给用户，诊断结果包括感染的严重程度、位置和建议的措施；步骤S7，操作培训：对操作人员进行培训，以确保他们了解如何使用该系统，并正确解释结果。

全文数据：

权利要求：

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