尿沉渣分析仪的研制

介绍一种计算机显微图像尿沉渣分析仪，提出了包括预处理、特征提取等一整套基本算法，实现了尿沉渣有形成分的自动分割，并从形态学方面对尿沉渣的有形成分进行特征描述，总结了７个形态学参数并在现有图像库的基础上，给出了尿沉渣有形成分的简单分类方法。     

计算机显微图像尿沉渣分析仪的研制

介绍一种计算机显微图像尿沉渣分析仪,提出了包括预处理,特征提取等一整套基本算法,实现了尿沉渣有形成分的自动分割,并从形态学方面对尿沉渣的有形成分进行特征描述,总结了7个形态学参数并在现有图像库的基础上,给出了尿沉渣有形成分的简单分类方法。     

朗迈URS-9901-3型自动尿沉渣分析仪的工作原理及常见故障维修

尿液分析是临床常用的检验方法之一.自动尿沉渣分析仪可对尿液样本进行自动分析、数据整合,能够极大地减少人力和时间的投入,同时也便于资料的保存和传输.朗迈URS-9901-3型自动尿沉渣分析仪以神经网络控制为原理,具有自动识别功能,可通过显微拍照影像技术提供尿液有形成分的清晰全景视野图 [1].本研究首先介绍该仪器的工作原...     

基于SVM的尿液粒子识别算法研究

本文将支持向量机的算法引入到尿沉渣有形成分的分类问题上.在提取特征的基础上,采用交叉验证法和精度等高线图进行核函数及参数的选择.根据支持向量机和数据集特点,设计出由两级分类器集成的支持向量机多分类器.得到了相应的混淆矩阵.临床实验数据分类评测以及与神经网络方法比较结果表明,提出的算法具有一定的优势.     

基于BP神经网络的骨质疏松疾病的诊断分类研究

目的：有效降低骨质疏松诊断误诊率,经过诊断分类,使诊断过程方便、快速、准确。方法：采用BP神经网络理论构建骨质疏松诊断分类模型,对骨质疏松诊断指标体系进行分析,并根据该指标体系设计BP神经网络系统,利用人工神经网络的计算功能对兰州军区总医院骨科大量病例的实际数据进行样本训练和测试,使得模型误差控制在预定范围内。结果：对大量病例训练BP网络后得到的测试结果是在误差预定的范围内,最后通过实例验证了该方法的可行性和准确性。结论：用BP神经网络诊断骨质疏松病情是可行的有效方法。目的：有效降低骨质疏松诊断误诊率,经过诊断分类,使诊断过程方便、快速、准确。方法：采用BP神经网络理论构建骨质疏松诊断分类模型,对骨质疏松诊断指标体系进行分析,并根据该指标体系设计BP神经网络系统,利用人工神经网络的计算功能对兰州军区总医院骨科大量病例的实际数据进行样本训练和测试,使得模型误差控制在预定范围内。结果：对大量病例训练BP网络后得到的测试结果是在误差预定的范围内,最后通过实例验证了该方法的可行性和准确性。结论：用BP神经网络诊断骨质疏松病情是可行的有效方法。     

基于BP神经网络的超声图像识别方法的研究

在B型超声肾脏图像的特征提取和基于BP神经网络的超声图像识别方法上进行理论和实践上的探讨,包括图像特征区域的选取与特征点的提取,BP网络结构的输入、输出层的设计和隐层节点数的选取等问题.对由80幅肾脏超声图像(其中36幅为正常图像,44幅为异常图像)组成的数据做识别实验,结果表明BP神经网络具有很强的自适应性,对超声图像正常与否的自动识别效果较好,能达到较高的正确率.     

UF-50全自动尿沉渣分析仪结果误报故障及排除

尿液沉渣检查是利用显微镜或尿沉渣分析仪对尿沉淀物进行检查。在尿液沉渣中,能观察到多种有形成分,如各种细胞、管形及结晶等。对这些有形成分的识别、鉴定及计数,对泌尿系统疾病的诊断和鉴别诊断、观察病情、判断预后有重要的意义。     

SysmexUF-1000i全自动尿沉渣分析仪故障检修一例

日本Sysmex公司生产的UF-1000i全自动尿沉渣分析仪采用流式细胞技术和核酸荧光染色技术,检测尿液中的各种有形成分,使得尿中有形成分的定量测定进入新的时期。该仪器具有快速、稳定、准确、重复性好等特点。该机在使用过程中,     

尿沉渣分析仪的发展和应用简述

尿沉渣分析仪是近几年迅速发展的一种尿液有形成分分析仪,其基本原理是应用电子技术或光学技术结合显微镜或专用设备对尿液中的有形成分进行识别、计数,以期实现尿液有形成分分析的标准化、自动化。本文就目前国内使用的几种尿沉渣分析仪的特点及应用情况进行综述。     

SYSMEX尿沉渣计数仪激光调整1例

SYSYMEX全自动尿沉渣仪（UF-50/UF-100）采用先进的核酸染色和激光流式细胞技术。它将染色的尿液中有形成分液路聚焦，使其通过鞘流细胞检测室，用激光光束照射每个有形成分，产生前向散射光（FSC）信号，尿液中有形成分前向荧光（FL）信号、FSC和FL通过分光滤光器后分别照射到光电倍增管和放大器，仪器同时对散射光信号和荧光信号进行测定和分析，可精确地测出尿液中红细胞（RBC）、白细胞（WBC）、上皮细胞（EC）、管形（CAST）、细菌（BACT）等有形成分。     

遗传神经网络在尿沉渣识别中的应用

在使用数字图像处理和模式识别技术进行智能识别过程中,特征提取和优选成为识别率问题的关键。本文给出了一个尿沉渣显微图像识别系统,重点阐述了遗传神经网络的原理和其在尿沉渣细胞分类的特征优选中的作用,实验表明使用遗传神经网络算法可以找到最优特征子集,简化分类器的设计,提高分类效率,最终得到满意的尿沉渣识别效果。     

IQ200尿沉渣分析仪检测尿有形成分结果误判分析及对策

目的：分析IQ200尿沉渣分析仪检测尿有形成分的影响因素,寻找导致其结果误判的原因及解决对策。方法：分别采用IQ200尿沉渣分析仪和尿沉渣镜检对2319例临床尿液标本进行检测,对比2种方法的检测结果,分析引起IQ200尿沉渣分析仪结果误判的原因。结果：IQ200尿沉渣分析仪检测红细胞误判率为14．7％,一定量的结晶、细菌和酵母样菌易被仪器错误报告为红细胞：白细胞的误判率为15．75％,小圆上皮细胞、大量细菌和非晶形结晶是引起白细胞误判的主要原因：管型误判率为38．58％,黏液丝是引起其误判的最主要原因。结论：因多种因素可以影响IQ200尿沉渣分析仪对尿液有形成分的检测结果,出现结果误判,因此应用IQ200尿沉渣分析仪检测尿液有形成分只能作为一种初步筛查方法,当尿液病理成分检测结果提示增多,同时上述干扰成分亦呈阳性或增多时,尿沉渣镜检十分重要。     

中潜伏期听觉诱发电位的提取与识别研究

目的：通过小波变换模极大值和人工神经网络对中潜伏期听觉诱发电位进行提取与识别,判断患者处于的麻醉深度。方法：利用信号和噪声在分解尺度上的不同特性来滤除中潜伏期听觉诱发电位中的强噪声成分。经过模极大值处理后,小波系数在每个尺度上只剩下有限个模极大值点。通过Mallat交替投影算法,根据这些模极大值点重构出中潜伏期听觉诱发电位。在此基础上,根据中潜伏期听觉诱发电位与麻醉深度之间的对应关系,建立适用于麻醉深度监测的BP（back propagation）神经网络模型。结果：通过小波变换模极大值提取后,中潜伏期听觉诱发电位的信噪比由-15.43~0 dB提升到10.05~20.18 dB,基本恢复了原始信号;麻醉深度监测的BP神经网络模型测试集精确度分别为90%和100%。约登指数和Kappa值均为0.900 0,大于0.75。该模型对中潜伏期听觉诱发电位具有良好的识别能力。结论：小波变换模极大值提取可以有效地去除信号中的强噪成分,还原信号;麻醉深度监测的BP神经网络模型对中潜伏期听觉诱发电位与麻醉深度之间的关系具有良好的识别性。     

UF-100尿沉渣分析仪和显微镜检测尿液中有形成分的比较

目的探讨UF-100尿沉渣分析仪与显微镜检测尿液有形成分的结果符合情况及影响因素。方法应用配对分析法将同一标本同时用UF-100尿沉渣方法和显微镜检测尿液中有形成分,对结果进行对比分析。结果UF-100检测红细胞、白细胞、管型、小圆上皮细胞的结果普遍偏高和假阳性。结论UF-100尿沉渣分析仪检测结果受诸多因素影响,表现为检测结果偏高和假阳性。应用UF-100仪器检测结果阳性时必须用显微镜计数法复检进一步确认后,方可向临床发出最终确诊报告。     

BP神经网络在骨髓细胞分类中的应用

人工神经网络是人工智能的重要分支,模式分类是其主要应用之一。设计一个三层BP神经网络,利用从骨髓细胞图像提取出来的训练样本集,对其进行训练,而后进行骨髓细胞的分类,实验证明,该分类器对红系细胞和粒系细胞具有很好的分类效果。     

应用PCA和BP神经网络的医学彩色图像语义标注

目的：针对目前计算机辅助诊断的需要以及较难实现语义检索和较少涉及医学彩色图像分类的问题,设计医学内窥镜图像语义标注分类器。方法：基于C#/C＋＋编程语言、Windows 7、.NET、Visual-Studio（VS2008）平台,通过CBIR特征提取,主成分分析（principal component analysis,PCA）降维处理,然后通过BP神经网络训练进行分类,开发应用分类器。结果：分类器对7类医学彩色内窥镜图像分类准确性达到80%,而训练时间只有几秒或几十毫秒。结论：主成分分析和BP神经网络的结合使用,克服了低级特征和高级语义间的语义鸿沟,降维处理大大减小了系统存储量,提高了训练速度,获得了更好的标注结果。     

FU200全自动尿沉渣分析仪的保养及常见故障分析

尿沉渣分析仪具有快速筛查,及时报告,避免尿样积压变质,自动跟踪识别和分类尿液中的有形成分,已成为各类医院对病人的常规检查项目。能报告红细胞、白细胞、管型、细菌、结晶等定量检测数据,提供血尿时红细胞的信息来源,从而鉴别肾性血尿和非肾性血尿,具有重要临床价值。我院2011年购入了FU200尿沉渣分析仪,该仪器具有操作简便、准确、重复性好等特点。在实际工作中,做好仪器的日常维护保养、故障排除非常重     

心脏医学超声图像序列的噪声抑制分析

利用各向异性扩散滤波技术,对超声检查中图像噪声的特点进行分析,以实现超声图像的噪声抑制;提高超声图像的峰值信噪比;并将其扩展到时间域图像序列的平滑中,以提高超声检查中图像噪声滤波的准确度.本研究通过实验表明:该方法可有效抑制超声图像中的斑点噪声,同时对心脏解剖结构特征具有保持和增强效果.     

尿沉渣检查方法及其评价

尿沉渣镜检，是将新鲜尿离心后，经显微镜检查尿沉淀物中各种有形成分的检查方法。尿沉渣检查可以弥补尿液理、化检查不足造成的漏诊，可以了解泌尿系统各部位的变化，对辅助泌尿系统疾病的定位诊断、鉴别诊断及预后判断等有重要意义。但是，尿沉渣检查结果仍应与尿理学、化学检查结果相互参照，并应密切结合临床资料，才能得到客观、准确的评价。     

基于BP神经网络的心电数据压缩研究

目的：针对已有心电数据压缩方法开销较大、难以用于工程实践等问题，提出一种基于BP神经网络的心电数据压缩方法。方法：基于BP神经网络的思想，建立两个3层漏砂型前馈人工神经元网络．将单个心搏分为P波、QRS波和T波．分别对3个波用两个人工神经网络系统进行压缩．采用不完全联结结构提高神经网络压缩算法的波形重现能力和抗干扰能力。结果：利用BP神经网络对心电信号数据进行压缩可以实现较高的压缩比，能有效提高波形的重现能力和抗干扰的能力。结论：该方法可以有效地对心电信号采集器采集到的心电信号进行滤波和压缩等预处理．能较好地用于工程实践。