一种尿沉渣图像的自动识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202110100358.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112819057A | 公开（公告）日 | 2021-05-18 |
| 申请公布号 | CN112819057A | 申请公布日 | 2021-05-18 |
| 分类号 | G06K9/62;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王巧龙;姜云龙 | 申请（专利权）人 | 长春迈克赛德医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 吉林长春新纪元专利代理有限责任公司 | 代理人 | 魏征骥 |
| 地址 | 130000 吉林省长春市北湖科技开发区盛北大街3333号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种尿沉渣图像自动识别方法，属于医学图像处理领域。利用全自动尿沉渣分析仪获得尿液样本图像，分割得到有形成分图像，人工标注，形成训练集，构建卷积神经网络，将训练集输入卷积神经网络进行训练，得到网络模型，进行分类识别得粗分类结果，用训练好的神经网络对各个粗分类分别进行细分类，得到尿沉渣样本的细分类结果。优点是可以对尿沉渣样本进行粗分类，而且利用同一网络的特征，结合SVM分类器，还可以对样本进行准确的细分类，在提高样本分类结果的同时，降低了分类的复杂度，提高了识别速度，满足现代医院大样本数量的需求。 |
