技术特征：
1.一种最小抑菌浓度的识别方法，其特征在于，包括：获取待测菌种的待测试图像；其中，所述待测试图像包括抑菌完成时刻的各预设梯度浓度的待测抗生素与所述待测菌种的混合液各自对应的图像；获取所述待测菌种对应的测试对照图像；计算各所述待测试图像与各自对应的测试对照图像的相似度，得到各所述待测试图像各自对应的相似度测试结果；其中，所述相似度测试结果为相似或不相似；根据所述相似度测试结果和所述预设梯度浓度，确定所述待测菌种对应的所述待测抗生素的最小抑菌浓度。2.根据权利要求1所述的最小抑菌浓度的识别方法，其特征在于，所述测试对照图像包括所述待测菌种的预设对照图像和/或抑菌未完成时刻的各所述预设梯度浓度的待测抗生素与所述待测菌种的混合液各自对应的图像；其中，所述抑菌未完成时刻在所述抑菌完成时刻之前。3.根据权利要求2所述的最小抑菌浓度的识别方法，其特征在于，所述测试对照图像包括所述抑菌未完成时刻的各所述预设梯度浓度的待测抗生素与所述待测菌种的混合液各自对应的图像时，所述计算各所述待测试图像与各自对应的测试对照图像的相似度，得到各所述待测试图像各自对应的相似度测试结果，包括：计算各所述预设梯度浓度各自对应的待测试图像和测试对照图像的相似度，得到各所述待测试图像各自对应的相似度测试结果。4.根据权利要求1所述的最小抑菌浓度的识别方法，其特征在于，所述获取待测菌种的待测试图像，包括：在所述待测菌种的菌悬液加入到药敏板的各微孔中之后的预设温育时间，对每个所述微孔进行无透镜成像，获取所述待测菌种的待测试原始图像；其中，每个所述微孔设置有各自对应的预设梯度浓度的待测抗生素；识别所述待测试原始图像中的微孔区域；从每个所述微孔区域提取预设大小的感兴趣目标区域，并将所述感兴趣目标区域的图像作为所述待测试图像。5.根据权利要求1所述的最小抑菌浓度的识别方法，其特征在于，所述最小抑菌浓度为任一所述预设梯度浓度。6.根据权利要求5所述的最小抑菌浓度的识别方法，其特征在于，所述根据所述相似度测试结果和所述预设梯度浓度，确定所述待测菌种对应的所述待测抗生素的最小抑菌浓度，包括：全部所述待测试图像对应的相似度测试结果包括相似和不相似时，将所述相似度测试结果为不相似的待测试图像对应的最小的预设梯度浓度确定为所述最小抑菌浓度。7.根据权利要求1至6任一项所述的最小抑菌浓度的识别方法，其特征在于，所述计算各所述待测试图像与各自对应的测试对照图像的相似度，得到各所述待测试图像各自对应的相似度测试结果，包括：利用预设暹罗神经网络模型，计算各所述待测试图像与各自对应的测试对照图像的相似度，得到各所述待测试图像各自对应的相似度测试结果。8.根据权利要求7所述的最小抑菌浓度的识别方法，其特征在于，所述预设暹罗神经网
络模型中的姐妹网络为采用mobilenet-v2的特征提取层。9.根据权利要求7所述的最小抑菌浓度的识别方法，其特征在于，所述测试对照图像包括所述待测菌种的预设对照图像时，所述利用预设暹罗神经网络模型，计算各所述待测试图像与各自对应的测试对照图像的相似度，得到各所述待测试图像各自对应的相似度测试结果，包括：利用所述预设暹罗神经网络模型，提取各所述待测试图像和所述预设对照图像各自对应的降维特征；计算每个所述待测试图像的降维特征各自与所述预设对照图像的降维特征之间的欧式距离；根据所述欧式距离和预设距离阈值，确定各所述待测试图像各自对应的相似度测试结果。10.根据权利要求9所述的最小抑菌浓度的识别方法，其特征在于，还包括：所述预设暹罗神经网络模型的训练过程；其中，所述预设暹罗神经网络模型的训练过程，包括：获取训练样本集和训练损失函数；其中，所述训练样本集包括所述预设数量对训练图像和每对所述训练图像各自对应的图像相似标签，所述图像相似标签为相似或不相似，所述训练损失函数为l(x0,x1,y)＝y||f(x0)-f(x1)||+(1-y)max(0,(m-||f(x0)-f(x1)||))，x0和x1分别为任一对训练图像中的两个训练图像，f(x0)和f(x1)分别为x0和x1对应的模型提取的降维特征，y为x0和x1对应的图像相似标签，m为所述预设距离阈值，f(x0)-f(x1)||为欧式距离的平方；利用所述训练样本集和训练损失函数，对初始暹罗神经网络模型进行迭代训练，得到所述预设暹罗神经网络模型。11.一种最小抑菌浓度的识别装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取待测菌种的待测试图像；其中，所述待测试图像包括抑菌完成时刻的各预设梯度浓度的待测抗生素与所述待测菌种的混合液各自对应的图像；第二获取模块，用于获取所述待测菌种对应的测试对照图像；相似计算模块，用于计算各所述待测试图像与各自对应的测试对照图像的相似度，得到各所述待测试图像各自对应的相似度测试结果；其中，所述相似度测试结果为相似或不相似；浓度确定模块，用于根据所述相似度测试结果和所述预设梯度浓度，确定所述待测菌种对应的所述待测抗生素的最小抑菌浓度。12.一种最小抑菌浓度的识别设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至10任一项所述的最小抑菌浓度的识别方法的步骤。13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至10任一项所述的最小抑菌浓度的识别方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种最小抑菌浓度的识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，涉及图像处理计算领域，该方法包括：获取待测菌种的待测试图像；获取待测菌种对应的测试对照图像；计算各待测试图像与各自对应的测试对照图像的相似度，得到各待测试图像各自对应的相似度测试结果；根据相似度测试结果和预设梯度浓度，确定待测菌种对应的待测抗生素的最小抑菌浓度；本发明能够利用不同浓度梯度的抗生素-菌种的待测试图像与各自对应的测试对照图像之间的相似度计算，确定各待测试图像对应的相似或不相似的情况，从而得出待测菌种对应的待测抗生素的最小抑菌浓度，能够快速准确地对抗生素的最小抑菌浓度进行自动化检测识别，降低了检测成本。了检测成本。了检测成本。
技术研发人员：侯剑平 王超 张欠欠 赵万里 杨柳青 刘聪
受保护的技术使用者：安图实验仪器（郑州）有限公司
技术研发日：2022.12.02
技术公布日：2023/3/21