【摘 要】
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结核病影响到人体健康,且传染性强。当前结核分枝杆菌筛查主要还是以光学显微镜检测痰涂片为主,其检验标准为单张痰涂片300个视野下结核杆菌的统计数量,人工操作费时费力。随着深度学习模型的不断完善及检测精度的提高,把基于神经网络模型的检测算法应用于结核杆菌的检测成为可能。但结核杆菌显微图像背景复杂、且目标较小,大多数检测方法存在模型泛化能力弱、识别率低等问题。本文从图像增强方法、目标检测框架和WEB系统
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结核病影响到人体健康,且传染性强。当前结核分枝杆菌筛查主要还是以光学显微镜检测痰涂片为主,其检验标准为单张痰涂片300个视野下结核杆菌的统计数量,人工操作费时费力。随着深度学习模型的不断完善及检测精度的提高,把基于神经网络模型的检测算法应用于结核杆菌的检测成为可能。但结核杆菌显微图像背景复杂、且目标较小,大多数检测方法存在模型泛化能力弱、识别率低等问题。本文从图像增强方法、目标检测框架和WEB系统应用三部分出发,开展结核杆菌目标检测的研究。主要工作如下:1.制作得到包含1700张显微图像的结核杆菌数据集,并运用数据增强方法处理训练集。通过对复制粘贴方法进行1-3倍的对比试验,最终确定1倍粘贴方法。该方法在原有的基础上提升了 0.8%的Precision和0.5%的Recall。2.提出了一种基于双向特征融合金字塔的Anchor-Based小目标检测框架。基于Faster R-CNN网络进行改进,首先引入ResNeXt结构,然后介绍特征融合金字塔,并提出 了一种新结构 BiCrFPN（Bi-directional Cross-scale Feature Pyramid Network）。此外,采用基于中心点距离的DIOU边框回归损失函数。上述方法最终达到了 89.2%Precision 和 94.7%Recall。3.为了平衡检测精度、检测速度与模型大小,提出一种基于注意力机制的AC-CenterNet小目标检测框架。首先,对Hourglass-104结构进行优化,使用BottleNeck结构替换原始的残差模块。同时,使用深度可分离卷积取代残差模块的标准卷积,该操作在仅降低少量检测精度与速度的基础上,减少了 28.5%的参数量,使模型变得轻量化。最后,引入参数量较小的ECA模块,在不影响检测速度与参数量的前提下分别将Precision和Recall提升了 0.6%和0.3%。4.设计了基于B/S架构的结核杆菌检测系统,该系统包含前端网页模块、基于Flask框架的服务端模块以及数据库模块。该系统具有较好的可用性,有助于结核病检测工作的推广与普及。
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