【摘 要】
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医疗OCR(optical character recognition,光学字符识别)目前已成为医疗化验单自动处理中的热门领域,其中检验项区域检测是必不可少的预处理,对准确提取化验单的有效信息具有重要的作用。不同的区域检测方法适合不同类型的化验单,因此找到合适的医疗化验单区域检测方法成为一项重要研究,为后续化验单识别奠定基础。文中以某医院真实化验单为实验数据,在python环境下着重研究基于霍夫直
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京洛奇智慧医疗科技有限公司,清华大学互联网产业研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671070),国家语委重点项目(ZDI135-53),自然科学重点实验室基金(6142006190301),北京成像技术高精尖创新中心项目(BAICIT-2016003)。
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医疗OCR(optical character recognition,光学字符识别)目前已成为医疗化验单自动处理中的热门领域,其中检验项区域检测是必不可少的预处理,对准确提取化验单的有效信息具有重要的作用。不同的区域检测方法适合不同类型的化验单,因此找到合适的医疗化验单区域检测方法成为一项重要研究,为后续化验单识别奠定基础。文中以某医院真实化验单为实验数据,在python环境下着重研究基于霍夫直线检测、单侧区域检测、双侧区域检测这三种检验项区域检测方法;阐述每种方法的原理与流程;讨论在不同的拍摄条
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