研究目的
通过结合深度学习（Faster-RCNN）和聚类算法（层次聚类与K均值），提升对药品注射液中微小液体颗粒的检测与定位精度。
研究成果
所提出的结合Faster-RCNN与聚类算法的方法平均将检测精度提升12%，证实了其在识别药物注射剂中外来颗粒方面的有效性。未来工作应聚焦于优化召回率、区分颗粒类型及提升计算效率以实现实际部署。
研究不足
该算法未提高召回率，需进一步优化计算，且无法区分外来颗粒类型。可能尚未针对生产线实时应用进行充分优化。
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[IEEE 2018第八届图像处理理论、工具与应用国际会议(IPTA) - 中国西安(2018.11.7-2018.11.10)] 2018第八届图像处理理论、工具与应用国际会议(IPTA) - 基于联合深度学习与聚类算法的注射剂液体颗粒检测
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[IEEE 2018第八届图像处理理论、工具与应用国际会议(IPTA) - 中国西安(2018.11.7-2018.11.10)] 2018第八届图像处理理论、工具与应用国际会议(IPTA) - 基于联合深度学习与聚类算法的注射剂液体颗粒检测
DOI：10.1109/IPTA.2018.8608158
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
目前，药品注射剂产品的检测是制药生产中极为重要的环节，因其直接关系到医疗产品质量。针对药品液体颗粒高分辨率检测图像中液滴像素点较小的难题，研究结合深度神经网络与聚类算法进行微小颗粒的检测定位，并提出融合单帧图像与多帧图像的处理方法来识别液体颗粒。首先采用Faster-RCNN深度神经网络对单帧图像进行检测，可获取8帧序列图像的检测结果；继而运用层次聚类与K-means聚类算法进行聚类分析，获得相同目标运动区域。该方法能更精准地识别液体颗粒，显著提升检测准确率。实验结果表明，该方案使药液中异物检测识别的准确率平均提升超过10%。
作者：
Miao Zhao，Hui Zhang，Li Liu，Zhicong Liang，Guang Deng
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