排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
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. 相似文献
1