[发明专利]一种基于形态学分割和深度学习的尿沉渣管型识别方法在审
| 申请号： | 202110289908.9 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112967262A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 张庆东;赵少华;林崇应 | 申请（专利权）人： | 深圳市美侨医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/181;G06T7/194;G06K9/38;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市千纳专利代理有限公司 44218 | 代理人： | 黄良宝 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市光*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： |
一种基于形态学分割和深度学习的尿沉渣管型识别方法，涉及医学图像处理领域，用于解决现有尿沉渣管型自动识别漏检率及假阳率偏高的问题，方法包括以下步骤：对拍摄的原始彩色尿沉渣图像采用色彩迁移法进行线性变换，降低不同样本间原始图像的背景色彩差异，最大化缩小同类别管型所含颜色的整体跨度，使同类别管型数据分布更加聚集；采用形态学组合算法对色彩迁移后的图像进行管型分割，初步筛选后得到管型候选区域；对候选子图像做旋转、泊松融合等处理合成标准输入图像；将归一化后的图像数据输入残差神经网络 |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 形态学 分割 深度 学习 沉渣 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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