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一种基于卷积神经网络的新型冠状病毒拉曼光谱分类方法

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本发明公开了一种基于卷积神经网络的新型冠状病毒拉曼光谱分类方法。其基于拉曼增强唾液S蛋白检测，结合卷积网络的新型冠状病毒分类模型，实现了健康人和新冠患者的定性识别。以复合二维纳米材料作为拉曼增强底物，收集了唾液中S蛋白的指纹图谱。还采用了两种数据增强方法来扩大样本数据量，提高了模型的鲁棒性。建立卷积神经网络分类模型，优化网络权值，完成CNN分类模型的训练。与传统的机器学习算法相比，它不需要复杂的数据预处理，只需要简单的频谱数据扩展，在训练过程中不需要人工干预，从而导致更高的开发效率和更高的分类精度。与传统的拉曼分类方法相比，它更简单、更准确。为新型冠状病毒的检测提供了一种新的方法，提高了拉曼光谱的人工识别速度。

著录项

公开/公告号CN115050423A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-13

原文格式PDF
申请/专利权人青岛市中心医院;
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申请/专利号CN202210892791.8
发明设计人王晔;赵晓雯;闫清;毕庆庆;牟晓峰;
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申请日2022-07-27
分类号G16B30/00;G16B40/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构枣庄小度智慧知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人周莉
地址 266042 山东省青岛市市北区四流南路127号
入库时间 2023-06-19 16:49:13

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法律状态
2022-09-13

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