一种基于智能终端的羊小反刍兽疫试纸分析方法及系统

本技术涉及生物检测，具体而言，涉及一种基于智能终端的羊小反刍兽疫试纸分析方法及系统。

背景技术：

1、现有技术通常采用基于智能终端的分析系统来处理小反刍兽疫试纸。操作人员将羊只样本滴加到试纸后，利用智能终端拍摄显色图像，并调用嵌入式处理器内嵌的多因子补偿模型对图像进行实时解析。该模型在执行时，通常基于各环境因子独立作用的假设，先根据内置温度传感器获取的数值独立计算温度补偿项，再对显色信号进行独立的浓度归一化处理，最后叠加输出阳性或阴性的定性结果。

2、然而，在夏季高海拔草场进行疫病普检时，正午时分常伴随强日照与高温环境，且被检羊群中往往存在处于感染初期、病毒载量极低的个体。在这种高温且低浓度的实际检测条件下，多因子补偿模型内部关于温度与浓度因子独立计算的核心逻辑开始暴露出局限性。具体而言，高温对低浓度抗原抗体反应具有显著的非线性催化加速效应，这种动力学层面的耦合作用远超常规中高浓度样本。当嵌入式处理器处理此类样本时，模型依然沿用基于中高浓度实验数据拟合出的线性温度补偿系数，试图剥离温度带来的虚假增强信号。由于该线性系数对于低浓度反应而言严重偏低，导致补偿动作未能完全抵消高温引起的显色增强，使得随后进行浓度归一化处理的显色信号仍然含有温度残余。这种基于独立假设的常规处理方式，无法感知并区分极端温度与极低浓度叠加时的非线性耦合效应，导致最终补偿后的数值严重偏离真实反应水平，造成弱阳性样本被误判为阴性，给疫病早期监测带来了严重的漏检隐患。

技术实现思路

1、为了解决现有技术的不足，本技术提供一种基于智能终端的羊小反刍兽疫试纸分析方法及系统，能够解决现有技术中因无法表征高温对低浓度生化反应的非线性催化效应，导致弱阳性样本被误判为阴性的技术问题。

2、第一方面，本技术提供一种基于智能终端的羊小反刍兽疫试纸分析方法，包括：

3、通过智能终端获取待检小反刍兽疫试纸的显色特征以及待检小反刍兽疫试纸所处环境的环境温度值，显色特征包括第一反应区的显色特征和第二反应区的显色特征，第一反应区为待检小反刍兽疫试纸中检测线所在区域，第二反应区为待检小反刍兽疫试纸中质控线所在区域；

4、基于环境温度值和显色特征，判定待检小反刍兽疫试纸对应的羊只样本是否落入环境因子与反应状态的非线性耦合区间；

5、若判定羊只样本落入非线性耦合区间，则根据显色特征确定针对第一反应区的非线性补偿参数，利用非线性补偿参数对第一反应区的显色特征进行还原处理，得到第一还原特征值；

6、获取第二反应区的反应饱和状态信息，并根据反应饱和状态信息确定针对第二反应区的线性补偿参数或经约束的非线性补偿参数，利用线性补偿参数或经约束的非线性补偿参数对第二反应区的显色特征进行还原处理，得到第二还原特征值；

7、基于第一还原特征值及第二还原特征值进行归一化处理，得到羊只样本的检测表征值；

8、若判定羊只样本未落入非线性耦合区间，则对显色特征进行独立线性温度补偿后，进行归一化处理，得到常规表征数值；

9、根据检测表征值或常规表征数值，生成并输出小反刍兽疫试纸分析结论。

10、可选地，通过智能终端获取待检小反刍兽疫试纸的显色特征以及待检小反刍兽疫试纸所处环境的环境温度值的步骤包括：

11、通过智能终端的图像采集单元拍摄待检小反刍兽疫试纸的彩色图像，对彩色图像进行色彩空间转换，利用预设的试纸色相阈值和形态学轮廓特征裁剪出待检小反刍兽疫试纸的有效反应区域；

12、在有效反应区域内定位检测线和质控线的像素坐标区间，对像素坐标区间内的像素值进行背景扣除处理，提取检测线显色强度特征和检测线边缘梯度特征作为第一反应区的显色特征，提取质控线显色强度特征作为第二反应区的显色特征；

13、通过智能终端内的温度传感单元获取环境温度值。

14、可选地，基于环境温度值和显色特征，判定待检小反刍兽疫试纸中羊只样本是否落入环境因子与反应状态的非线性耦合区间的步骤包括：

15、从检测线显色强度特征中提取检测线显色强度绝对值，从质控线显色强度特征中提取质控线显色强度绝对值；

16、将检测线显色强度绝对值除以质控线显色强度绝对值，得到相对反应强度；

17、若相对反应强度高于预设的弱反应临界安全阈值，则判定羊只样本未落入非线性耦合区间；

18、若相对反应强度不高于预设的弱反应临界安全阈值，则根据环境温度值、相对反应强度以及检测线边缘梯度特征计算耦合敏感指数，将耦合敏感指数与预设的动态敏感阈值进行比较，若耦合敏感指数大于预设的动态敏感阈值，则判定羊只样本落入非线性耦合区间，否则判定羊只样本未落入非线性耦合区间。

19、可选地，根据显色特征确定针对第一反应区的非线性补偿参数的步骤包括：

20、计算环境温度值与预设标准温度值的温度差值；

21、根据相对反应强度确定非线性放大倍率，将非线性放大倍率与温度差值相乘，生成非线性补偿参数。

22、可选地，利用非线性补偿参数对第一反应区的显色特征进行还原处理，得到第一还原特征值的步骤包括：

23、从第一反应区的显色特征中提取检测线显色强度绝对值；

24、将检测线显色强度绝对值与非线性补偿参数代入预设的检测线还原方程，计算出在标准温度下检测线应呈现的理论显色强度，作为第一还原特征值。

25、可选地，获取第二反应区的反应饱和状态信息，并根据反应饱和状态信息确定针对第二反应区的线性补偿参数或经约束的非线性补偿参数的步骤包括：

26、调取小反刍兽疫试纸出厂标定的质控线饱和参考值，将质控线显色强度绝对值除以质控线饱和参考值，得到质控线饱和度指数，作为反应饱和状态信息；

27、若质控线饱和度指数大于预设的高浓度线性维持阈值，则调用全局静态线性温度补偿系数，将全局静态线性温度补偿系数与温度差值相乘，生成线性补偿参数，否则，根据反应饱和状态信息生成经约束的非线性补偿参数。

28、可选地，利用线性补偿参数或经约束的非线性补偿参数对第二反应区的显色特征进行还原处理，得到第二还原特征值的步骤包括：

29、从第二反应区的显色特征中提取质控线显色强度绝对值；

30、将质控线显色强度绝对值与线性补偿参数或经约束的非线性补偿参数代入预设的质控线还原方程，计算出在标准温度下质控线应呈现的理论显色强度，作为第二还原特征值。

31、可选地，若判定羊只样本未落入非线性耦合区间，则对显色特征进行独立线性温度补偿后，进行归一化处理，得到常规表征数值的步骤包括：

32、调用预设的线性温度补偿系数，将温度差值与预设的线性温度补偿系数相乘，得到线性显色偏差项；

33、将检测线显色强度绝对值减去线性显色偏差项，得到温度补偿后的中间显色信号；

34、将温度补偿后的中间显色信号除以质控线显色强度绝对值后进行归一化处理，得到常规表征数值。

35、可选地，根据检测表征值或常规表征数值，生成并输出小反刍兽疫试纸分析结论的步骤包括：

36、将检测表征值或常规表征数值与预设的阳性判定阈值和阴性判定阈值进行比较，阳性判定阈值大于阴性判定阈值；

37、若检测表征值或常规表征数值大于阳性判定阈值，则生成并输出阳性结论；

38、若检测表征值或常规表征数值小于阴性判定阈值，则生成并输出阴性结论；

39、若检测表征值或常规表征数值位于阳性判定阈值与阴性判定阈值之间，则生成并输出复检结论。

40、第二方面，本技术还公开了一种基于智能终端的羊小反刍兽疫试纸分析系统，用于执行上述方法，包括：

41、数据采集模块，用于通过智能终端获取待检小反刍兽疫试纸的显色特征以及待检小反刍兽疫试纸所处环境的环境温度值，显色特征包括第一反应区的显色特征和第二反应区的显色特征，第一反应区为待检小反刍兽疫试纸中检测线所在区域，第二反应区为待检小反刍兽疫试纸中质控线所在区域；

42、区间判断模块，用于基于环境温度值和显色特征，判定待检小反刍兽疫试纸中羊只样本是否落入环境因子与反应状态的非线性耦合区间；

43、非线性修正模块，用于若判定羊只样本落入非线性耦合区间，则根据显色特征确定针对第一反应区的非线性补偿参数，利用非线性补偿参数对第一反应区的显色特征进行还原处理，得到第一还原特征值；获取第二反应区的反应饱和状态信息，并根据反应饱和状态信息确定针对第二反应区的线性补偿参数或经约束的非线性补偿参数，利用线性补偿参数或经约束的非线性补偿参数对第二反应区的显色特征进行还原处理，得到第二还原特征值；基于第一还原特征值及第二还原特征值进行归一化处理，得到羊只样本的检测表征值；

44、常规补偿模块，用于若判定羊只样本未落入非线性耦合区间，则对显色特征进行独立线性温度补偿后，进行归一化处理，得到常规表征数值；

45、分析结论输出模块，用于根据检测表征值或常规表征数值，生成并输出小反刍兽疫试纸分析结论。

46、本技术通过构建基于环境温度与显色特征的非线性耦合判定机制，能够实时识别出高温环境下低浓度样本的非线性催化效应，通过引入非线性补偿参数对检测线进行还原，并结合质控线的饱和状态进行自适应补偿，有效消除了高温对低浓度抗原抗体反应的虚假增强干扰，不仅解决了弱阳性样本在高温环境下易被误判为阴性的技术难题，还通过归一化处理确保了检测结果在不同环境温度下的稳定性与一致性，显著提升了疫病早期监测的准确率与可靠性。