[发明专利]一种基于深度学习、上下文相关的尿液有形成分检测方法有效
| 申请号： | 202110802795.8 | 申请日： | 2021-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN113256637B | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 李柏蕤;连荷清 | 申请（专利权）人： | 北京小蝇科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/246;G06T7/66;G06T7/73;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京巨弘知识产权代理事务所(普通合伙) 11673 | 代理人： | 赵洋 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习、上下文相关的尿液有形成分检测方法，在显微成像设备的视野下对尿液样本进行视频采集，从尿液视频中抽取图像，得到带有时间序列的单帧图像数据，标注出单帧图像数据的有形成分位置和类别，并分为训练集和测试集；构建具有检测、跟踪、预测、上下文关联匹配、定位和比对识别功能的尿液有形成分检测分类模型，使用训练集和测试集进行模型训练；然后对待检测尿液样本进行检测。本发明解决尿液在显微镜视野下有形成分位置易变化而产生漏检、重复检测的问题，基于Transformer技术，将基于卡尔曼滤波目标跟踪技术应用于尿液细胞计数，充分考虑长尾分布，光照等干扰因素，解决上述问题的同时达到速度和精度的权衡，具有临床应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 上下文 相关 尿液 有形 成分 检测 方法 | ||
【主权项】：
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