基于深度学习的尿沉渣有形成分自动化检测研究

目录

一.绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1 尿液成分与医学诊断

1.1.2 尿沉渣有形成分检测的传统方法

1.2本课题的国内外研究现状

1.2.1 医学图像自动化分析的研究

1.2.2 尿沉渣有形成分自动化检测研究

1.4本文的主要内容与工作

1.5论文的章节安排

二. 深度学习及目标检测相关理论概述

2.1 深度卷积神经网络与深度学习

2.1.1深度学习基础理论

2.1.2 卷积神经网络

2.2 目标检测方法

2.3 本章小结

三. 数据集的制作与分析

3.1常见的目标检测数据集

3.2 数据集采集与制作

3.3数据集的分析与整理

3.4本章小结

四.基于有效感受野的尿沉渣有形成分检测

4.1基于交并比的目标匹配策略

4.2 基于有效感受野的目标匹配算法

4.4 基于有效感受野的区域推荐网络

4.4.1 网络整体结构

4.4.2基于有效感受野的网络训练

4.3 实验结果与分析

4.3.1 目标检测实验结果评判标准

4.3.2 公开基准数据集上的算法检验

4.3.3 尿沉渣有形成分图像的识别

4.4本章小结

五. 自动化尿沉渣识别系统的设计与测试

5.1 系统概述

5.2自动对焦系统设计

5.2.1 系统设计需求背景

5.2.2自动调焦算法及分析

5.2 尿沉渣分析仪上位机目标检测模块

5.3网站系统概要设计

5.4 网站系统详细设计

5.4.1 系统业务流程设计

5.4.2类详细设计

5.4.3 前端页面设计

5.4.4通信模块设计

5.4.5数据库设计

5.5系统运行与测试

1）用户管理测试

2）文件上传测试

3）图像识别测试

4）用户讨论测试

5.6本章小结

六.总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

硕士学位期间参与的科研项目和取得的学术成果

致谢