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原文传递一种病原体快速检测器及其检测方法

专利名称：	一种病原体快速检测器及其检测方法
摘要：	本发明公开了一种病原体快速检测器及其检测方法，包括：将制备的未知细菌样品置于系统内，当细菌颗粒通过聚焦的激光束，光被样品吸收，同时也会产生折射和散射。通过光传感器获取散射光强度信号，并基于时域功率谱提取特征。不同的病原体根据其大小、形状和形态呈现出不同的特征分布。使用提取的特征进行支持向量机(SVM)分类器建模，对粪肠球菌，大肠杆菌和金黄色葡萄球菌三种细菌进行分类训练，平均检测准确率分别为98.8％,79.65％和82.3％。结果表明，本发明方法在病原体检测中有着显著的效果，具有对病原体进行快速和无标记检测的潜力。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	南京医科大学
发明人：	刘宾;何农跃;李智洋;王志飞;王炜;王惠琳;徐静怡;王天颖
专利状态：	有效
申请日期：	2019-01-31T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-28T00:00:00+0800
申请号：	CN201910096728.1
公开号：	CN109813683A
代理机构：	南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人：	肖明芳
分类号：	G01N21/47(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	211166 江苏省南京市江宁区龙眠大道101号
主权项：	1.一种基于光散射和机器学习的病原体检测器，其特征在于，所述检测器通过如下步骤构建：步骤1，将激光束入射到细菌样品上，用光传感器组件收集前向散射光；步骤2，对采集的散射光数据进行预处理；步骤3，基于散射光数据，进行特征提取，得到数据集；步骤4，创建SVM病原体检测器，并基于数据集训练SVM病原体检测器。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，使用激光束入射到细菌样品上，当细菌颗粒通过激光束时，光会被散射，细菌样品周围的n个光传感器以1KHz采样频率采样散射光强度。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1中，将蒸馏水与细菌溶液混合得到细菌样品。 4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2中，使用低通滤波器去除采集的散射光数据中的噪声，并进行加窗分割。 5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤3包括：步骤3-1，设定一个光传感器的时域信号表示为x[j]，其中j＝1,2，...N，N为长度，即步骤2加窗分割截取的信号长度，x[j]是一种离散信号的表示方式，j代表第j个采样点，x[j]代表第j个采样点的信号幅值，采样频率为fs，离散傅立叶变换后的信号表示为X[k]，公式如下：公式(1)中，X[k]乘以其共轭X[k]除以N能够得到无相位的功率谱密度P[k]，k是频率序列标号；步骤3-2，使用统计方法进行频率分布，令所有奇数矩阵变为零，即m1＝m3＝m5......＝0，m5表示一个5阶矩阵m，则功率谱密度P[k]的n1阶矩阵m的定义为mn×1，如公式(2)所示：当n＝0时，得到帕塞瓦尔Parseval定理，如公式(1)所示；当n不为0时，根据傅立叶变换的微分性质，离散信号x[j]的n阶导数，等于频谱X[k]乘以k的n次方，即： F[Δnx[j]]＝knX[k] (3) F[Δnx[j]]表示x[j]的n阶导数的傅里叶变换；步骤3-3，使用零阶矩阵描述信号x[j]在频域的总功率：二阶矩阵的修正谱k2P[k]与频率函数kX[k]有关，公式如下：其中，Δ表示求导；四阶矩阵的平方根式如下：其中，k4P[k]表示四阶矩阵的修正谱，Δ2表示求导的平方；步骤3-4，特征归一化：对和进行幂变换，幂变换结果分别为mo、m2、m4：步骤3-5，前三个提取的特征分别定义为f1、f2和f3，计算公式如下： f1＝log(m0) (7) f2＝log(m0-m2) (8) f3＝log(m0-m4) (9) 步骤3-6，计算稀疏性特征f4，稀疏性特征定义了矢量信号的能量仅用少数个分量来表示，即f4仅用m0,m2,m4三个分量来表示，具体计算公式如下：步骤3-7，计算波形长度比f5：步骤3-8，从单个光传感器的通道提取的整体特征包括五个不同的特征，分别为f1、f2、f3、f4和f5，从每个光传感器的通道提取这五个特征，总共n个通道得到5n个特征，这5n个特征组成数据集。 6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤4包括：将数据集随机划分出一定比例的数据作为训练SVM病原体检测器的训练数据，对SVM病原体检测器进行训练。 7.一种使用基于MIE光散射和机器学习的病原体检测器检测病原体的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤a1，将蒸馏水与待检测细菌溶液混合得到待检测细菌样品；步骤a2，将激光束入射到检测细菌样品上，用光传感器组件收集前向散射光；步骤a3，基于散射光数据，进行特征提取；步骤a4，将提取的特征输入到SVM病原体检测器中，得到结果。
所属类别：	发明专利