一种更高效的尿沉渣自动识别算法

• 作者: 唐艳平 张灿龙 王强 韦春荣
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 尿沉渣 持向量机 模板匹配 狭长度
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 232-235
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4931字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.03.071

摘要

提出了一种综合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和模板匹配的尿沉渣识别算法.首先根据面积特征将有形成分粗分成大目标类和小目标类,然后对小目标类中的草酸钙结晶以模板匹配法识别,而红、白细胞采用SVM的方法进行分类,最后对大目标类中的上皮细胞和管型则根据其狭长度加以区分.实验表明,该算法在将尿沉渣识别率提高到96.7%的同时还节约了22.4%的识别时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王强	广西师范大学计算机科学与信息工程学院	53	834	13.0	28.0
2	韦春荣	广西师范大学物理与电子工程学院	25	140	4.0	11.0
3	张灿龙	广西师范大学计算机科学与信息工程学院	41	194	8.0	11.0
4	唐艳平	桂林电子科技大学信息材料科学与工程系	20	96	6.0	8.0