一种更高效的尿沉渣自动识别算法

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.

关键词：尿沉渣、持向量机、模板匹配、狭长度

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西省教育厅资助科研项目the Research Project of Department of Education of Guangxi,China under Grant 200508107;广西师范大学青年基金师政科技[2006]5号

在线出版日期：2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：232-235