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兩部分。雖然目前基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割和分類研究已經(jīng)取得較大的進展,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胞粘連等問題,簡單的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution Neural Network,CNN）分割尿沉渣顯微圖像中的有形成分,常會出現(xiàn)分割出的有形成分邊緣不平滑,噪聲點多,以及分割不夠完整等問題。再有尿沉渣有形成分種類繁多、成分復(fù)雜、類間相似,類內(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題,會造成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類性能不穩(wěn)定。為此,本課題首先提出生成式對抗分割網(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的分類方法用于尿沉渣顯微圖像分類,以提供可靠的尿沉渣顯微圖像有形成分分析結(jié)果�？梢�,本文的研究具有很大的學(xué)術(shù)價值和實用意義。本文開展的主要工作如下:（1）充分調(diào)研國內(nèi)外關(guān)于尿沉渣顯微圖像分割和分類的相關(guān)研究方法。通過分析... 

【文章來源】：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

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【圖文】：

池化Fig.2.1Pooling

AlexNet結(jié)構(gòu)

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【參考文獻】：
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)用評價[J]. 張廣波,周麗杰,曹笠.  醫(yī)學(xué)綜述. 2011(20)



本文編號：3590540