哈尔滨工程大学汲清波获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种尿红细胞、白细胞及草酸钙晶体的开集识别方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115471697B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211073150.6,技术领域涉及:G06V10/764;该发明授权一种尿红细胞、白细胞及草酸钙晶体的开集识别方法是由汲清波;章强;陈奎丞;姜月;王玲婕;刘清泉设计研发完成,并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种尿红细胞、白细胞及草酸钙晶体的开集识别方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种尿红细胞、白细胞及草酸钙晶体的开集识别方法。本发明通过以下步骤实现:收集显微镜下尿红细胞、白细胞、草酸钙晶体和相似杂质的图像,经过专业医师标注后构成数据集;对数据集进行组合式数据增强操作,并完成数据归一化;其次,构建基于条件变分自编码器的尿沉渣开集识别网络;设置多约束优化目标函数和网络训练参数;然后,获得预训练模型,将其进一步迁移至尿沉渣数据集上训练;最后,测试模型分类性能,计算识别准确率。本发明主要应用于医学图像领域和尿液有形成分检验场景,具有较高的准确率和良好的适用性。
本发明授权一种尿红细胞、白细胞及草酸钙晶体的开集识别方法在权利要求书中公布了:1.一种尿红细胞、白细胞及草酸钙晶体的开集识别方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1:收集尿液有形成分图像,构建数据集; 步骤2:数据集预处理; 步骤3:构建尿液有形成分开集识别网络Urine_VAE; 所述尿液有形成分开集识别网络Urine_VAE以条件变分自编码网络为主要框架,包括四个部分:编码器E,解码器D,已知类别分类器C和未知类别检测器U;其中编码器E使用改进的VGG网络,包括10个卷积块,每个卷积块内包含一个卷积层、扁平化层flatten、均值计算全连接层和softplus层;扁平化层用于将卷积输出特征图展平为一维特征向量,经过均值全连接层计算相应特征均值,进一步通过softplus层计算得到样本方差,对编码阶段最后一个卷积块的输出计算隐层表征,,为样本数据总体均值,为样本数据总体标准差;与编码器E相对称,解码器D中也包括10个反卷积块,D以隐层表征作为输入,通过不断的反卷积操作输出重建图像;其中,每个反卷积块中包含逆扁平化层、反卷积层、扁平化层、均值计算全连接层和softplus层;已知类别分类器由常规softmax层构成,以隐层表征作为输入,输出预测的类别概率分布;未知类别检测器U由隐层表征和训练样本的重构误差建模得到,作为一个二分类器用于判断测试样本是属于已知类还是未知类;具体地,训练结束后,模型将验证集总损失最小所对应的训练样本特征和重构误差保存下来,计算出每一类的特征均值和方差,构造出符合每个已知类别的高斯分布; 步骤4:设置多约束优化目标函数和网络训练参数; 步骤5:获得预训练模型,并迁移至尿沉渣数据集上进一步训练; 步骤6:模型测试,计算识别准确率。
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