基于深度学习的白细胞分类计数的研究

资 源 简 介

基于深度学习的白细胞分类计数的研究

详 情 说 明

白细胞分类计数是血液检测中的重要环节，传统方法依赖人工镜检，效率低且易受主观因素影响。基于深度学习的自动化方案正逐步改变这一现状。

核心技术思路通常分为三阶段：首先通过卷积神经网络（如ResNet、U-Net）对显微镜图像中的白细胞进行定位分割，解决细胞粘连和背景干扰问题；然后利用特征提取网络区分中性粒细胞、淋巴细胞等五类主要白细胞；最后结合目标检测算法实现各亚型的计数统计。

当前研究的挑战在于小样本学习（稀有白细胞类别数据不足）和模型可解释性（医疗场景需要决策依据）。部分团队采用迁移学习缓解数据稀缺，或引入注意力机制提升分类可视性。

该技术已逐步应用于智能血常规分析仪，未来结合多模态数据（如流式细胞术）可能成为精准医疗的新标准。