【摘 要】
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尿沉渣空间环境的复杂性,导致采集的有形成分图像存在较多冗余信息,提取有效的图像信息变得较为困难,进而使得识别系统需要处理的数据量十分巨大。虽然BP神经网络算法的串行
【机 构】
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南京财经大学国家级重点实验中心,美国波士顿克罗诺斯研究所,南京信息工程大学信息与控制学院
【基金项目】
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江苏省六大人才高峰（2106-A-027）, 江苏省高校自然科学基金项目（12016KJD520122）资助
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尿沉渣空间环境的复杂性,导致采集的有形成分图像存在较多冗余信息,提取有效的图像信息变得较为困难,进而使得识别系统需要处理的数据量十分巨大。虽然BP神经网络算法的串行版本DJ8000系统平台解决了细胞等有形成分的识别准确率问题,但其不能满足尿沉渣图像医学检验的实时性要求。为此,提出了基于BP神经网络算法优化的并行处理GPU框架的系统平台。它采用并行优化框架,同步高效地对数据进行加速处理;同时,以GPU计算和测试平台为硬件系统支持,无论是在硬件指标、数据传输及总线技术还是软硬件的兼容性方面,都有助于解决算法中
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