摘要
一种基于AI的M‑ROSE医学影像病原体检测方法和装置,其方法包括:结合荧光显微成像、AI模型和计算机视觉技术,实现真菌检测和结核杆菌检测的自动化分析,包括如下步骤:构建基于深度学习的医学影像真菌荧光图像分类方法,对真菌样本经荧光染色,进行自动扫描识别,通过AI模型进行自动识别和分类;构建基于深度学习的医学影像结核菌检测方法,结核杆菌样本采用抗酸染色或金胺O染色之后,进入自动扫描识别系统,并结合目标检测模型自动判定是否存在结核杆菌;得到自动识别的结果,判断样本中存在的真菌类型或者是否存在结核菌。本发明能提高检测灵敏度、自动化程度、临床适用性。
技术关键词
病原体检测方法
染色
样本
扫描识别系统
荧光显微成像
医学影像数据
结核菌
图像分类方法
计算机视觉技术
病原体检测装置
真菌检测
数字病理扫描仪
通道
区域筛选方法
支气管镜活检
显微镜切片
深度学习架构
残差网络模型
高层语义信息
系统为您推荐了相关专利信息
故障诊断模型
卷烟制丝
多尺度特征提取
多尺度金字塔网络
编码器
模型训练方法
注意力模型
注意力机制
性能预测模型
计算机程序指令
深度学习网络
异常检测方法
强化学习方法
异常点
注意力机制
早期预警方法
多光谱成像设备
双通道卷积神经网络
反射率
环境监测站