随着现代人们的生活节奏和饮食习惯正在发生重大的结构性改变,全球肾脏功能疾病的发病率和致死率急剧的增长,特别是慢性的肾脏功能疾病亟待引起人们重视。定期进行尿液筛查能让患者及时地接受治疗,延迟和制止肾脏发生损伤。其中,临床上尿液有形成分的分析和诊断对于肾脏功能疾病以及相关疾病的筛查和预防治疗都具有重要的意义,它有助于及时提供患者尿液中细胞类别及数量的相关信息,进而为泌尿外科医生对肾脏功能疾病的诊断和治疗提供了科学的临床依据。因此,对于尿液有形成分中的细胞类型以及数量进行精确分析和检测意义重大。尿液有形成分检测作为医院检验科三大常规（尿液,血液,粪便）诊断手段之一,在体外诊断检测技术中发挥着重要的作用。其中显微成像法是尿液有形成分检查的标准方法。但是由于人工镜检的主观性、耗时性,和各类检测识别算法的优劣程度,以前的研究不认为是很充分的。在本研究中,一种基于深度学习的尿液有形成分智能识别方法被提出。它是一种通过深度学习算法,对尿液有形成分镜检图像进行智能检测的新型方法。与其他典型的方法相比,它增加了尿液检测的细胞类别数量,极大的提高了识别准确率与速度。本研究内容主要包括以下四点:1.建立尿液有形成分大型数据库。本研究的数据来自深圳市多家医院,包含400名病人的尿液有形成分镜检照片。在对获取到的15356张图像进行专业的数据标定后,得到了一个大型的、高质量、多类别的尿液有形成分图像数据库。2.提出了一种尿液有形成分粗分类的识别方法。该方法利用Darknet-53基础网络进行特征提取,并利用YOLOV3网络模型对得到的细胞特征进行目标检测,接着通过更改模型网络配置与调节参数来对测试结果进行讨论。实验结果表明:红细胞、白细胞、上皮细胞、结晶、管型和其他细胞的平均准确率分别为86.12%、87.56%、87.23%、84.18%、79.23%、74.58%,与最新的检测方法相比mAP也高出0.7%。在检测结果上基本实现了尿液有形成分的粗分类,但是对于尿液多类别精细分类问题,还有待研究和提高。3.提出一种尿液有形成分精细（30类）智能识别方法。首先我们引入基础模型（Retinanet）以在尿液有形成分中进行细胞检测,接着通过更换不同的骨架网络来更有效地提取目标的特征,之后探讨了不同的权重初始化方式、不同的锚框大小对模型性能的影响,最后通过调节损失函数参数,我们得到了最优的网络结构,在尿液有形成分的测试集上达到了最高的检测结果。实验数据表明获得了85.27%的准确率,并且在GeForce GTX 1080 GPU上处理每张图片只需0.19s。与其他两种典型的方法Faster RCNN、SSD相比,准确率分别提高5.39%和3.94%。我们的方法有望应用于自动化尿液有形成分的分析和检测,对临床上其他细胞的检测也具有借鉴意义。4.尿液有形成分镜检图像的多焦点融合算法。该算法通过连续拍摄多张同一视野下的不同焦距的样本照片,对每一张图片进行单独的目标识别,得到每一张相同图片的不同焦距的预测框坐标,然后对得到的多张预测框坐标执行目标融合算法,即遍历所有的框,对IOU（交集比并集）>0.7的框进行舍弃,剩下的集合即为多焦点预测的结果。这种方法可以有效的识别出预测出来的所有目标,大大的增加了识别的准确率,与没有运用多焦点融合算法的普通单焦点检测算法相比准确率提高了2.14%,减小了漏识别的概率。并且我们不需要对样本图像进行多焦点的重建,能有效的解决单一焦点图像的识别准确率低的瓶颈。