基于深度学习的最低抑菌浓度识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的最低抑菌浓度识别方法，包括下述步骤：S1、图像切割得到单孔图像：将原始图像处理成模型能够接收的单孔图像；S2、构造样本：给用作训练的单孔图像加上对应标签，构成深度学习模型能够用来训练的样本；S3、构建及训练模型：构建能够用来识别溶液浑浊与否的模型，并用训练样本集进行训练；S4、使用模型判断浑浊与否：模型可以接收训练集以外的图像，判断其溶液是浑浊还是清澈；S5、得到药品对应最低抑菌浓度：根据微孔板中各个圆孔的浑浊/清澈情况得出药品最低抑菌浓度。本发明大大提高了操作人员的工作效率，由于其无需专用设备的特性，能够推广到大多数的工作单位，为工作研究提供方便。