| 基于深度学习的白带显微图像细胞识别 |
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| 引用本文： | 侯剑平,王超,赵万里,段忆芮.基于深度学习的白带显微图像细胞识别[J].计算机应用与软件,2021,38(9):232-238. |
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| 作者姓名： | 侯剑平 王超 赵万里 段忆芮 |
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| 作者单位： | 安图实验仪器(郑州)有限公司 河南郑州450016 |
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| 摘 要： | 针对白带显微图像中白细胞、念珠菌、滴虫的自动化识别问题,提出基于改进的YOLOv3-tiny与Res-netS0相结合的细胞识别算法.在细胞检测阶段,基于改进的YOLOv3-tiny算法进行细胞检测,结合显微图像中细胞均为小目标的特点,提高对细胞的检测准确率.在细胞识别阶段,采用Resnet50模型对细胞进行精确分类,并结合显微图像细胞数据集的特点,运用迁移学习的方法进行模型训练,提高分类的准确率.实验结果表明,该算法对白细胞、念珠菌、滴虫的识别结果和效率均优于其他算法,在319例白带样本上的测试结果表明:白细胞的灵敏度、特异性、符合率分别为90.75％、93.84％、92.16％,念珠菌的灵敏度、特异性、符合率分别为95.05％、96.33％、95.92％,滴虫的灵敏度、特异性、符合率分别为94.74％、98.00％、97.81％,达到临床检验的要求.
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| 关 键 词： | 白带显微图像 白细胞 念珠菌 滴虫 深度学习 YOLOv3-tinv |
CELL RECOGNITION OF LEUCORRHEA MICROSCOPIC IMAGE BASED ON DEEP LEARNING |
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| Hou Jianping,Wang Chao,Zhao Wanli,Duan Yirui.CELL RECOGNITION OF LEUCORRHEA MICROSCOPIC IMAGE BASED ON DEEP LEARNING[J].Computer Applications and Software,2021,38(9):232-238. |
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| Authors: | Hou Jianping Wang Chao Zhao Wanli Duan Yirui |
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