發(fā)布時(shí)間：2022-01-15 11:30

　　尿沉渣檢查在腎臟疾病和泌尿系統(tǒng)疾病的診斷和鑒別中具有重要的作用,是醫(yī)院常規(guī)檢查項(xiàng)目之一�；趫D像處理的尿沉渣顯微圖像分析是尿沉渣檢查的重要手段,它主要包括尿沉渣顯微圖像中的有形成分分割和分類(lèi)兩部分。雖然目前基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割和分類(lèi)研究已經(jīng)取得較大的進(jìn)展,但由于采集到的尿沉渣顯微圖像通常具有散焦模糊、背景噪聲、有形成分邊緣輪廓不清以及細(xì)胞粘連等問(wèn)題,簡(jiǎn)單的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution Neural Network,CNN）分割尿沉渣顯微圖像中的有形成分,常會(huì)出現(xiàn)分割出的有形成分邊緣不平滑,噪聲點(diǎn)多,以及分割不夠完整等問(wèn)題。再有尿沉渣有形成分種類(lèi)繁多、成分復(fù)雜、類(lèi)間相似,類(lèi)內(nèi)差異大以及用于訓(xùn)練CNN的尿沉渣顯微圖像樣本較少等問(wèn)題,會(huì)造成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)性能不穩(wěn)定。為此,本課題首先提出生成式對(duì)抗分割網(wǎng)絡(luò)用于分割尿沉渣顯微圖像,其次提出基于遷移學(xué)習(xí)和集成CNN的分類(lèi)方法用于尿沉渣顯微圖像分類(lèi),以提供可靠的尿沉渣顯微圖像有形成分分析結(jié)果�？梢�(jiàn),本文的研究具有很大的學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)用意義。本文開(kāi)展的主要工作如下:（1）充分調(diào)研國(guó)內(nèi)外關(guān)于尿沉渣顯微圖像分割和分類(lèi)的相關(guān)研究方法。通過(guò)分析... 

【文章來(lái)源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【圖文】：

池化Fig.2.1Pooling

AlexNet結(jié)構(gòu)

inception結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]UF-1000i尿沉渣分析儀和尿干化學(xué)分析儀與顯微鏡檢查在尿路感染中應(yīng)用評(píng)價(jià)[J]. 張廣波,周麗杰,曹笠.  醫(yī)學(xué)綜述. 2011(20)



本文編號(hào)：3590540