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公开(公告)号：CN117576103B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410065088.9
申请日：2024-01-17
Abstract: 本发明公开了一种集成电控显微镜和深度学习算法的尿沉渣镜检分析系统，包括：电控显微镜，用于对尿沉渣样片进行图像采集和预处理；目标检测模型，与电控显微镜连接，包括骨干网络、颈部网络与头部网络，以接收电控显微镜预处理后的图像，之后通过骨干网络负责对输入的图像进行特征提取，颈部网络负责融合多尺度的特征信息，并将信息传递至头部网络；头部网络负责将抽象的特征信息整合为目标检测所需的边界框以及置信度信息，并经由后续算法进行后处理和统计，完成尿沉渣样片的分析。本发明的集成电控显微镜和深度学习算法的尿沉渣镜检分析系统，结合电动显微镜（如永新N300M）实现了对尿沉渣样片的自动扫描、拍摄和检测分析并形成最终检验报告。
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公开(公告)号：CN114299492A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111631888.5
申请日：2021-12-29
Applicant: 浙江大学滨江研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOX模型的中成药药材成分的检测方法及装置，包括以下步骤：(1)采集中成药粉末的显微图像进行标注、预处理，构建成训练集；(2)以YOLOX‑S网络模型为基础构建目标检测模型；所述的目标检测模型包括输入层、特征提取网络、多尺度特征融合网络、解耦输出网络、输出层；(3)采用所述的训练集对目标检测模型进行训练；(4)采集待测中成药粉末的显微图像并输入至训练好的目标检测模型中，即可获得显微图像中存在的药材成分的类别信息及各药材成分在显微图像中对应的位置信息。本发明的检测方法极大的降低复方中成药的检测难度、保证检测精度、提高检测速率度和降低误检率。
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公开(公告)号：CN117576103A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410065088.9
申请日：2024-01-17
Abstract: 本发明公开了一种集成电控显微镜和深度学习算法的尿沉渣镜检分析系统，包括：电控显微镜，用于对尿沉渣样片进行图像采集和预处理；目标检测模型，与电控显微镜连接，包括骨干网络、颈部网络与头部网络，以接收电控显微镜预处理后的图像，之后通过骨干网络负责对输入的图像进行特征提取，颈部网络负责融合多尺度的特征信息，并将信息传递至头部网络；头部网络负责将抽象的特征信息整合为目标检测所需的边界框以及置信度信息，并经由后续算法进行后处理和统计，完成尿沉渣样片的分析。本发明的集成电控显微镜和深度学习算法的尿沉渣镜检分析系统，结合电动显微镜（如永新N300M）实现了对尿沉渣样片的自动扫描、拍摄和检测分析并形成最终检验报告。
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