【摘 要】
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随着人民生活水平的不断提高,健康问题越来越受到人们重视,我国作为发展中的人口大国,医疗资源分布不均,医生的负担逐年增大,自动化智能化的医疗检验设备具有广阔的市场前景。尿沉渣检测又称尿液镜检,是体外医学检测的重要组成部分,通过分析尿沉渣的成分种类,可以相应地诊断被检者的病情。由于基于传统方法的尿沉渣自动检测仪准确率与鲁棒性不够高,无法适应复杂的尿液检测环境。因此在临床操作时通常使用人工检查为主、自动
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随着人民生活水平的不断提高,健康问题越来越受到人们重视,我国作为发展中的人口大国,医疗资源分布不均,医生的负担逐年增大,自动化智能化的医疗检验设备具有广阔的市场前景。尿沉渣检测又称尿液镜检,是体外医学检测的重要组成部分,通过分析尿沉渣的成分种类,可以相应地诊断被检者的病情。由于基于传统方法的尿沉渣自动检测仪准确率与鲁棒性不够高,无法适应复杂的尿液检测环境。因此在临床操作时通常使用人工检查为主、自动检测为辅的手段进行诊断,工作效率较低。针对这个现状,本文将近年来取得突破性发展的深度学习技术应用到尿沉渣图像检测中,针对尿沉渣的图像特点,以及传统卷积神经网络在处理尿沉渣图像分类问题时常伴有的分类易混淆、受光照影响较大、模型加载速度慢等问题,本文做了以下研究:(1)针对尿沉渣成分中部分种类在识别过程中易混淆,以及在显微视野下尿沉渣图像质量差、分辨率低、携带特征少等特点,本文提出了级联网络方案。该方案通过多个卷积神经网络的级联组合,针对性地对易混淆的分类进行二次识别,对初次识别的结果进行矫正,同时更加充分地利用了图像中的特征。对于尿沉渣数据不平衡的问题,通过迁移学习与数据增强的方法进行解决;(2)由于卷积神经网络对图像中沉渣目标的面积特征不敏感,无法有效通过面积特征进行分类,而对于很多尿沉渣种类来说面积特征是其区别于其他种类的重要特征之一,因此本文提出了一种面积特征提取算法。通过该算法可以将细胞中的面积特征近似表征出来,相应设计的概率转换函数可以将细胞面积特征转化为输出概率,与卷积神经网络的输出概率进行加权,以降低卷积神经网络对面积特征的消弱影响;(3)针对卷积神经网络受光照影响大的劣势,本文提出了一种降低光照影响的改进方法。此外,为了降低模型的占用空间大小,提升模型的加载速度,以及降低模型的拟合难度,本文结合Alexnet、VGG模型的优缺点与尿沉渣图像的特点,针对性地设计了Urine网络用来识别尿沉渣图像。通过测试分析与试验对比,在ROC曲线、宏平均、微平均、全局准确率、召回率、识别时间等指标上,本文提出的级联网络方法与其系列改进方法表现出良好的识别性能。
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