本項目采用平面流式圖像技術和高速攝像技術，全自動對尿液樣本進行采樣、拍照，基于機器學習、深度學習技術對尿液圖像樣本中的主要成分進行自動篩查識別，在深度學習的基礎上完成對有形成分的定位、識別以及標注可視化，分擔病理醫生的檢測工作量，節約醫生資源，并有效提高尿液成分篩查診斷質量和診斷效率，從而縮短診斷時間，為基層提供現代化醫療健康服務和高質量就醫體驗。
本項目需要的技術支持包括：
（1）要求研發的算法實現尿液圖像樣本中主要成分的識別，具體包括：a.白細胞、b.紅細胞、c.白細胞團、d.非鱗狀上皮細胞、e.鱗狀上皮細胞、f.細菌、g.草酸鈣結晶、h、未分類結晶、i.透明管型、j.病理管型、k.酵母菌、l.粘液絲、m.精子、n.線索細胞。
（2）每種尿液類別成分的標注圖像不少于5000張情況下，要求研發的算法對上述每種尿液有形成分的識別率大于85%，平均識別率為90%。
（3）要求項目設計的識別算法魯棒性強、穩定性佳。
（4）運用深度學習等人工智能技術對尿液圖像中的尿液有形成分進行切分、識別、計數，把結果返回給上位機。
（5）時間要求：設備的測試速度為120個/小時，每個樣本的測試時間為30秒，研發的算法應在30秒內完成計算。
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