基于主成分分析法和极限学习机的尿沉渣图像识别算法研究

针对尿沉渣中的有形成分进行检测和分析,提出结合主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)的识别和统计方法。该方法通过PCA对样本进行特征提取和降维后输入到ELM进行训练,根据训练得出的模型与未经PCA处理的样本训练的模型进行检测效果对比。实验结果表明,使用PCA处理后的样本训练得出的模型具有更高的识别准确度和稳定性,同时训练时间大幅减少。

尿沉渣图像的小波变换与二维最大熵阈值分割算法

针对尿沉渣图像的复杂散焦以及背景和目标区分度低、有形成分复杂,从而导致尿沉渣有形成分分割困难的问题,提出了一种组合分割方法。首先采用小波变换消除散焦影响,再结合数学形态学方法对图像中目标成分进行定位,分割出子图像,最后利用基于小波变换图像分割和二维最大熵阈值分割的组合分割方法对子图像中不同特点的尿沉渣有形成分分别进行分割,极大的提高了分割的精度。实验结果表明,该方法能够精确有效地实现尿沉渣图像有形成分的分割。

UF-100和尿干化学分析仪检测的人工复检标准

UF-100尿沉渣分析仪和尿干化学分析仪联合应用，提高了尿液沉渣的检验速度，但由于方法的局限性及尿沉渣成分的复杂多变，仪器不可能完全识别全部有形成分，因此人工复检必不可少。对于大批量标本可设定一定的复检标准，针对性地复查符合标准的样本，可提高准确率。目前尚无统一的人工复检标准。作者对本科自定的复检标准进行验证，结果表明可应用于临床。

全自动尿液分析仪在检测尿液红细胞及白细胞中的应用价值

目的探讨全自动尿液分析仪在检测尿液红细胞及白细胞中的应用价值。方法选取2020年3—12月于厦门市第三医院接受尿液检查的480例受试者作为研究对象,采集所有患者的晨起第二次中段尿,使用全自动尿沉渣有形成分分析仪及全自动尿干化学分析仪检测尿液中的红细胞及白细胞,以人工显微镜检测结果为金标准,比较两种仪器对尿液中红细胞及白细胞的诊断效能。结果以人工显微镜检测结果为金标准,全自动尿沉渣有形成分分析仪和全自动尿干化学分析法对红细胞的诊断效能比较,差异无统计学意义(P>0.05);全自动尿沉渣有形成分分析仪对白细胞的诊断效能优于全自动尿干化学分析仪,差异有统计学意义(P<0.05)。结论全自动尿液分析仪对尿液中红细胞及白细胞的诊断效能均较高,且全自动尿沉渣有形成分分析仪对白细胞的诊断效能优于全自动尿干化学分析仪,但不能完全取代人工显微镜检测,可将二者联合起来应用以提高诊断的准确性。