№ CN121366149A発明
有効一种基于深度学习的疟原虫图像智能识别方法
本发明公开一种基于深度学习的疟原虫图像智能识别方法,属于医学数据处理技术领域。该方法先对疟原虫血涂片进行标准化制备与图像采集预处理,通过电极处理及感应初步筛选活疟原虫样本;再经专家标注划分数据集,构建多尺度特征融合分类模型,采用加权交叉熵损失缓解样本不均衡,结合嵌套平衡在线蒸馏提升模型性能;最后通过模型测试评估,输出含疟原虫类别、发育时期及位置的可视化识别报告。本方法解决现有技术中小样本、样本不均衡导致的识别准确性不足问题,兼顾识别精度与效率,可辅助临床快速精准诊断疟疾,适配基层医疗机构应用需求。
❖上海京朗网络科技有限公司陈华良; 丰燕; 王笑笑; 张家祺; 张轩; 徐文婕; 路渊§ 10/10 請求項G06T 7/00 (2017.01), G06V 20/69 (2022.01), G06V 10/52 (2022.01) +14