FastRCNN和CNN技术在三种寄生虫卵形态鉴别中的应用研究

作者：王彦清; 郑一凡; 吴文豪; 杨强; 张浩^*

来源：齐齐哈尔医学院学报, 2022, 43(03): 234-237.

• 寄生虫卵
• 深度神经网络
• FastRCNN
• CNN

目的 基于卷积神经网络技术，建立常见寄生虫卵的智能识别系统。方法 搭建FastRCNN和CNN网络系统，用已经鉴别的受精蛔虫卵、姜片虫卵、钩虫卵各200张标本显微镜下采集图像，用于系统训练；三种虫卵各100张用于识别测试；再用20张未知名混合虫卵标本进行模拟临床测试。结果 针对3种虫卵，CNN的平均鉴别准确率达到了89%,FastRCNN的平均鉴别检出率达到了99.9%,测试时间分别为53 s和28 s。使用FastRCNN对混合虫卵检测，平均检出率为97%,检测时间79 s。结论 FastRCNN和CNN都能进行大样本量的识别，但FastRCNN的识别能力比CNN更快、更准确。

• 单位
  齐齐哈尔医学院