基于深度学习的病区标本识别与预警系统

本申请公开了一种基于深度学习的病区标本智能识别与预警系统，核心结构包括集成于标本机的图像采集单元、图像预处理模块、特征提取模块、深度学习分类模块、数据融合模块、预警模块及系统控制单元。系统通过图像采集单元自动获取标本图像，经灰度化、降噪、边缘增强等预处理后，由卷积神经网络提取形态、颜色、纹理特征，再通过深度学习算法实现标本类型、数量及异常状态的精准识别。数据融合模块将识别结果与患者病历信息交叉验证，对不符合临床要求的标本触发预警机制。系统控制单元统筹各模块协同运作，形成自动化处理闭环。该系统通过硬件集成与智能算法结合，消除人工核验环节，提升标本处理效率。