本技術可實現人糞便樣本顯微鏡檢有型成分圖像的自動識別與分類,利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術,對顯微鏡下拍攝到的糞便樣本圖像進行研究,通過對各種有型成分形態和顏色信息等進行特征匹配與分類計數,分別標示出紅細胞、白細胞、蟲卵和真菌孢子等不同種類的有型成分,從而達到在線自動識別有型成分的目的,作為醫院臨床診斷的依據。該技術可擴展應用于醫院尿液、白帶、腦脊液、胸腹水、胃液、精液等常規檢查,并可用于脫落細胞學的癌及癌前病變檢測及分析。