来源: 网络 2026-02-03
在全自动尿有形成分分析仪的技术架构中，数字成像系统与人工智能（AI）图像识别算法是决定其性能高低的两大核心支柱。
数字成像系统通常由高分辨率CCD或CMOS相机、高景深光学镜头、特定的照明系统（如暗视野、偏振光）以及精密流动池组成。其工作流程是：样本经均匀混合和定量吸取后，被注入扁平流动池，在层流作用下，细胞等有形成分单层排列通过检测区。高速相机在此区域进行连续快速拍摄，捕获每个颗粒的数字化图像。先进的照明技术，如暗视野照明能增强透明管型等低对比度物体的成像效果，偏振光有助于鉴别各向异性结晶（如草酸钙结晶）。
人工智能识别算法是系统的“大脑”。传统的图像处理算法依赖于手工设计的特征（如大小、形状、纹理、灰度）进行模式识别，但在复杂形态和重叠细胞识别上存在局限。现代仪器普遍引入深度学习技术，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的模型。
深度学习模型通过海量的、由专业技师标注的尿沉渣图像库进行训练，能够自动学习并提取图像中更深层次、更复杂的特征。这使得仪器在以下方面表现卓越：
高精度分类：能更准确地区分边缘细胞、畸形红细胞、各类病理管型。
抗干扰能力强：能有效处理细胞重叠、杂质碎片干扰、图像模糊等情况。
持续进化能力：算法模型可以随着新标注数据的加入不断迭代优化，提升识别能力。
AI算法的引入，不仅提高了识别的准确率与自动化程度，还使得仪器能够提供更丰富的形态学描述和置信度评分，为检验人员复核提供直观参考。未来，随着多模态数据融合（如结合荧光图像）和更强大的神经网络模型应用，识别精度和速度有望再上新台阶。
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