分析装置和预测方法用于尿液成分度的分析装置和预测方法
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Updated: Sep 13, 2025

Low-Cost, Volume-Controlled Dipstick Urinalysis for Home-Testing
Published on: May 8, 2021
Zhe Wang1, Jianbang Huang1, Qimeng Chen2
1School of Life Science and Technology, Changchun University of Science and Technology, Changchun 130022, China.
这项研究引入了一种使用图像处理和鱼优化算法 (WOA) 的自动化尿液分析设备,以优化BP神经网络. 该系统准确地预测尿液成分度实时.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 分析化学 分析化学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 尿液成分度的实时分析面临着准确性挑战.
- 自动化尿液分析系统对于高效可靠的诊断至关重要.
研究的目的:
- 开发一个完全自动化的尿液干化学测量分析装置.
- 为了提高实时尿液成分度预测的准确性.
- 使用鱼优化算法 (WOA) 来优化反向传播 (BP) 神经网络.
主要方法:
- 一个图像采集系统 (ESP32S3芯片和GC2145摄像头) 收集了尿液测试带图像.
- 图像处理和色彩校正校准的色彩数据.
- 库贝尔卡-蒙克理论和酒-兰伯特定律确定了光和度之间的相关性.
- 一个基于最小平方方法的数学模型将色度值和度联系起来.
- WOA优化了BP神经网络的权重和值,以改善预测.
主要成果:
- 开发的WOA-BP神经网络模型显示出高精度和准确性.
- 预测与实际尿蛋白值的平均绝对误差 (MAE),根平均平方误差 (RMSE) 和R平方 (R2) 分别为3.1415,4.328和大约1.
- 该系统在实时有效预测尿液成分度.
结论:
- 自动测量棒分析设备与WOA优化的BP神经网络相结合,为准确的实时尿液分析提供了强大的解决方案.
- 这种方法显著提高了尿液成分度的预测准确度.
- 该研究强调了人工智能驱动的方法在自动化临床诊断中的潜力.
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