公开(公告)号：CN116630294B

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202310680620.3

申请日：2023-06-08

Applicant: 南方医科大学南方医院

Inventor： 杨超 ,  郑磊 ,  孙德华

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V20/69 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的全血样本检测方法、装置及存储介质，本发明通过获取全血样本涂片的图像数据集，并根据所述图像数据集进行模型训练，得到训练后的定位模型以及检测模型，获取全血样本的待识别图像，对所述待识别图像进行裁剪处理，得到若干个不同位置的位置图像，将所述位置图像输入至所述定位模型，确定待检测的目标位置图像，根据所述目标位置图像以及所述检测模型，得到检测结果，通过采集全血样本涂片的图像数据集利用深度学习的定位模型以及检测模型即可以检测出包括血红蛋白数值、红细胞计数值以及红细胞压积数值中的至少一种的检测结果，有利于提高检测效

公开(公告)号：CN116630294A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310680620.3

申请日：2023-06-08

Applicant: 南方医科大学南方医院

Inventor： 杨超 ,  郑磊 ,  孙德华

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V20/69 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的全血样本检测方法、装置及存储介质，本发明通过获取全血样本涂片的图像数据集，并根据所述图像数据集进行模型训练，得到训练后的定位模型以及检测模型，获取全血样本的待识别图像，对所述待识别图像进行裁剪处理，得到若干个不同位置的位置图像，将所述位置图像输入至所述定位模型，确定待检测的目标位置图像，根据所述目标位置图像以及所述检测模型，得到检测结果，通过采集全血样本涂片的图像数据集利用深度学习的定位模型以及检测模型即可以检测出包括血红蛋白数值、红细胞计数值以及红细胞压积数值中的至少一种的检测结果，有利于提高检测效率、降低成本以及提升便携性。