[发明专利]基于深度神经网络的结核杆菌荧光痰涂片识别方法有效
| 申请号： | 201711160738.4 | 申请日： | 2017-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN107945144B | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 刘炳宪;谢菊元;王焱辉;王克惠;胡涵 | 申请（专利权）人： | 宁波江丰生物信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/30 | 分类号： | G06T5/30;G06T5/00;G06N3/04;G06T7/136 |
| 代理公司： | 上海申新律师事务所 31272 | 代理人： | 俞涤炯 |
| 地址： | 315400 浙江省宁*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度神经网络的结核杆菌荧光痰涂片识别方法，包括以下步骤：步骤S1、输入数字杆菌图像；步骤S2、对所述数字杆菌图像进行自动分割，获得只含有杆菌的优化图像；步骤S3、将所述优化图像与预设的候选杆菌进行匹配；若匹配失败，则进行步骤S5；步骤S4、对匹配成功的所述优化图像进行杆菌自动识别；步骤S5、输出所述数字杆菌图像的杆菌信息。其优点在于，能够快速对杆菌图像中的疑似杆菌目标进行定位，有效减少冗余信息，减少识别工作量；有效替代人工统计的方法，辅助人工诊断过程，提高人工诊断效率，提高诊断精度；利用深度神经网络，通过不同构造处理进行结合，提高训练结果，快速识别杆菌图像类型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 结核杆菌 荧光 涂片 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度神经网络的结核杆菌荧光痰涂片识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、输入数字杆菌图像；步骤S2、对所述数字杆菌图像进行自动分割，获得只含有杆菌的优化图像；步骤S3、将所述优化图像与预设的候选杆菌进行匹配；若匹配失败，则进行步骤S5；步骤S4、对匹配成功的所述优化图像进行杆菌自动识别；步骤S5、输出所述数字杆菌图像的杆菌信息。
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