一种基于随机森林的荧光结核杆菌检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110005729.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112767321A | 公开（公告）日 | 2021-05-07 |
| 申请公布号 | CN112767321A | 申请公布日 | 2021-05-07 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I;G06T7/11(2017.01)I;G06T7/00(2017.01)I;G06T7/194(2017.01)I;G06T7/187(2017.01)I;G06K9/38(2006.01)I;G06N20/00(2019.01)I;G06T7/136(2017.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李晔;刘洪英;王磊;严斯能;庄泉洁 | 申请（专利权）人 | 上海澜澈生物科技有限公司 |
| 代理机构 | 上海蓝迪专利商标事务所（普通合伙） | 代理人 | 徐筱梅;张翔 |
| 地址 | 200241上海市闵行区东川路500号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种基于随机森林的荧光结核杆菌检测方法，所述方法包括以下步骤：分别运用高中低三种阈值，对荧光结核杆菌图像进行自适应阈值分割，滤除图像中的杂质，并对待检测细菌进行筛选与二值分割；对分割好的单个二值连通域进行特征提取，提取待检测细菌的多种几何特征与颜色特征，生成描述特征的向量；通过特征向量训练出能够对待检测细菌进行判断的随机森林；使用该随机森林进行预测，在原图中框出预测为结核杆菌的目标，用于荧光结核杆菌的辅助检测。本发明相比于传统的图像分类方法，结果更为精确，分类过程更加自动化；相比于构建深度学习神经网络进行检测的方法，在保证检测准确率的同时，大大降低了复杂度，提高了检测效率。 |
