一种新的基于形态学与Yolov3算法的显微镜图像中孢子识别方法

李鑫铭; 赵磊; 邵宝民; 王栋

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一种新的基于形态学与Yolov3算法的显微镜图像中孢子识别方法

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针对国内对显微镜下致病菌种识别以及细胞活性检验等问题,提出以darknet-53网络模型与Yolov3算法取出疑似目标,再配以传统形态学算法进行筛选,从而达到准确、快速、智能化的诊断方式。Yolo算法检测速度较传统检测算法提高上百倍,可满足医学诊断的高效需求。再加入形态学算法,对目标做形状椭圆拟合,对色值、轮廓和大小等维度做判断,从而进一步提升检测正确率与检出率。经过自建样本数据训练以及大量实验表明,加入传统形态学处理后,对孢子的识别算法准确率高达94%以上,检出率达82%以上。本文算法将传统图像处理方法与深度学习方法相结合,应用于实际检测中,提高了检测准确率,检测速度是专业医务人员检测速度的两倍以上。

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来源
《智能计算机与应用》 |2020年第5期|P.30-3438|共6页
作者
李鑫铭; 赵磊; 邵宝民; 王栋;
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作者单位

山东理工大学计算机学院山东淄博255000;

山东理工大学计算机学院山东淄博255000;

山东理工大学计算机学院山东淄博255000;

山东理工大学计算机学院山东淄博255000;

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正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
菌种识别; Darknet-53; Yolov3算法; 形态学算法; 椭圆拟合;

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