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一种基于目标匹配的白细胞图像分类计数系统: 2024年; 前言细胞(cell)是决定人体各项机能及构成生命体的基本单元。而细胞数量的减少或增加也将会影响到人体的状态,在临床诊断应用中,细胞计数是使用次数多、最常见的方法。白细胞分类计数是根据各种白细胞在生物体中的特性,观察白细胞的质量变化,来测定白细胞的百分率的一种检验方法。; 王思如王惠凯龚小艺库来西·海比布叶洋李强; 关键词：白细胞分类计数细胞计数白细胞图像生命体

基于UNet++和ResNet的血液白细胞图像分割方法: 本发明涉及一种基于UNet++和ResNet的血液白细胞图像分割方法。该方法首先利用带卷积块和残差块的编码器提取多尺度图像浅层特征；然后利用带卷积和反卷积的解码器来提取图像的深层特征，使用混合的跳跃连接来融合浅层特征和深...; 李佐勇卢妍邵振华钟智雄樊好义

融合注意力的主动迭代优化白细胞图像分类模型: 2024年; 白细胞的数量和结构特征蕴含了人类健康状况的重要信息。通过对不同种类的白细胞进行计数,可为多种疾病的早期治疗提供重要依据。但目前采集与标注白细胞数据集成本较高、现有的白细胞数据集数量较少,给计算机辅助白细胞自动分类带来了挑战。为此,本研究提出了一种融合注意力的主动迭代优化白细胞图像分类模型,通过在ResNet18主干网络上附加用于主动学习的LossNet网络,从大量未标注样本中挑选最具代表性的样本进行标注,减少了需要人工标注的样本量。同时,为了应对白细胞数据集类间不平衡对主动学习的影响,加入主动迭代扩增模块,挑选训练过程中的困难样本进行含有随机因子的数据扩增,自下而上形成了双向的信息交互,以增强模型对不平衡数据集的适应力。最终,在比较了3种注意力模块后,本研究选择加入CBAM注意力模块,以增强模型对白细胞特征区域的关注、提高模型的性能。采用包含14514张白细胞显微镜图像的Raabin-WBC数据集进行方法验证。实验结果表明,所提出的模型在使用训练集28%、37%、52%的样本时,分类准确率分别达到92.35%、93.64%、94.86%,相比原ResNet18分别提升了5.14%、9.24%、2.37%,模型有效降低了白细胞数据集的标注成本,在缺乏标注的医学数据集上具有较为广泛的应用前景。; 蒋舒颖李志明莫贤孙昂张俊然; 关键词：白细胞医学图像分类

基于深度学习的无标记白细胞图像增强与分类算法研究: 白细胞含量是血常规检查中的重要指标,对白细胞进行分类计数对临床研究具有重要意义。目前,白细胞分类主要通过染色成像分析方法,但染色操作复杂且会对白细胞造成不可逆的影响,因此,无标记白细胞图像的分类成为研究热点。然而,该研究...; 郑思凯; 关键词：白细胞分类无标记图像增强

基于深度学习的白细胞图像检测方法: 人体血液中的白细胞具有识别并对抗入侵的细菌、病毒等病原体的能力,对身体健康至关重要。因此,对白细胞的精准检测可以协助医生对疾病的诊断。然而,传统的人工检测白细胞方式往往效率不高且易出错。而基于机器学习的白细胞检测技术,虽...; 刘子瑞; 关键词：细胞检测 TRANSFORMER

基于迁移学习的白细胞图像检测识别模型构建方法及应用: 本发明涉及基于迁移学习的白细胞图像检测识别模型构建方法及应用，本发明通过构建基于迁移学习的白细胞图像检测识别模型，coco数据集及标注的白细胞图片作为样本对白细胞图像检测识别模型进行训练。白细胞图像检测识别模型提取三级融...; 李柏蕤方喆君连荷清吕东琦

基于改进EfficientNet的轻量型白细胞图像识别模型被引量：1: 2023年; 针对白细胞识别模型的部署受到参数数量和计算的限制,导致白细胞识别准确率较低和模型泛化能力较差等问题,提出了一种基于改进EfficientNet的轻量高效的白细胞图像识别模型。首先,减少主要模块堆叠减少模型参数量,同时添加特征层间的跳跃连接保证信息的传递;其次,用改进的有效通道注意力和DropBlock2D对主要模块进行调整,使模型捕获更多通道和细节的特征信息,以提升模型的准确率和泛化能力;最后,使用带有标签平滑的交叉熵损失函数对模型进行训练,加快模型的收敛,以进一步提高模型的泛化能力。实验结果表明,改进后模型的参数量为2.49 M,较改进前减少了1.11 M,降低了模型复杂度,在混合数据集上达到了99.67%的准确率,较改进前提高了0.37%,在公共数据集BCCD2上达到了100%的准确率,高于现有的白细胞识别模型的准确率,验证了该模型在保持轻量级计算的基础上,具有较高的准确率和良好的泛化能力。; 刘欢吴亮红陈亮周博文

不完全监督下的血液白细胞图像分析: 血液白细胞是血液疾病诊断的重要指标之一,当患者出现部分病变时,不同类别的血液白细胞数量会发生明显变化。目前,医生主要通过人工镜检的方式对血液白细胞进行计数、类别分析。然而,人工镜检存在主观性强、耗时耗力等困难,导致检测结...; 吴嘉炜; 关键词：白细胞分类半监督学习

基于卷积神经网络的复杂白细胞图像检测与识别方法研究: 作为病毒侵蚀人体的最后一道防线,白细胞数量和形态的变化都一定程度反映着人体疾病的发生。通过对血液细胞涂片图像中的白细胞进行检测和识别,能够提升医生对患者的诊断效率并及时采取有效的治疗措施。人工镜检识别白细胞主要依赖检验员...; 刘欢; 关键词：白细胞卷积神经网络注意力

白细胞图像的智能分析算法与软件设计: 付一宁

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