摘要
本发明公开了一种医学检验样本自动分类与识别系统及方法,系统包括:数据采集模块,用于收集医学检验样本的相关数据;数据预处理模块,与数据采集模块连接;特征提取模块,与数据预处理模块连接,对不同类型的医学检验样本的相关数据进行特征提取;特征选择模块,与特征提取模块连接,采用基于相关性分析和信息增益的方法对提取的特征进行筛选;分类与识别模型构建模块,与特征选择模块连接,选用深度神经网络构建分类与识别模型;结果输出模块,与分类与识别模型构建模块连接,输出样本的分类结果和识别信息,并以可视化的方式展示。本发明更全面、准确,能够提高医学检验样本分类与识别的效率和准确性,减少了人工操作的主观性和误差。
技术关键词
医学检验样本
识别系统
特征提取模块
数据采集模块
计算机可执行指令
特征选择
直方图均衡化方法
构建深度神经网络
卷积神经网络提取
医学检验设备
输出模块
主成分分析方法
图像
皮尔逊相关系数
医院信息系统
系统为您推荐了相关专利信息
图像去模糊方法
神经网络模型
编码器
多尺度
高层次
轻量化神经网络
识别方法
火灾
滤波器
特征提取模块
强度计算方法
喷丸设备
参数调节模块
阿尔门试片
残余应力场
适配系统
分布式存储集群
参数学习模块
任务调度中心
可视化交互界面