【摘 要】
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血细胞参数的统计与分析是临床检测的重要环节之一,检测结果可以作为病情判断的重要依据。通过血球仪检测,无法获取图像信息;通过人工镜检检测,耗时耗力,受医务人员的主观影响。利用计算机与数字处理等技术对血细胞进行检测与分类,能够客观准确的分析镜检图像,减少分析时间,所以有必要建立基于该技术的血细胞识别的研究。本文针对血细胞粘连性复杂等特点,使用深度学习的相关方法对血液细胞进行定位、分类与计数,同时对白细
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血细胞参数的统计与分析是临床检测的重要环节之一,检测结果可以作为病情判断的重要依据。通过血球仪检测,无法获取图像信息;通过人工镜检检测,耗时耗力,受医务人员的主观影响。利用计算机与数字处理等技术对血细胞进行检测与分类,能够客观准确的分析镜检图像,减少分析时间,所以有必要建立基于该技术的血细胞识别的研究。本文针对血细胞粘连性复杂等特点,使用深度学习的相关方法对血液细胞进行定位、分类与计数,同时对白细胞进一步分类,标注血细胞的位置与类别,并使用树莓派实现。首先阐述本文的背景与意义以及国内外研究现状,接下来对深度学习的相关理论进行阐述。针对血细胞的分割问题,提出一种基于改进YOLOv5与凹点检测法相结合的方法,通过引入SENet网络与Dense Net网络对YOLOv5网络进行改进,凹点检测法引入优劣弧等判断条件,提高算法的准确度,本文设计的算法模型与其他模型比较,对血细胞的定位与分类更加准确。针对白细胞分类问题,本文提出一种改进的卷积神经网络算法,引入多分支残差神经网络、空洞卷积、切片对网络进行改进,同时对损失函数进行优化,改进后的卷积神经网络与其他网络相比,更加适用于白细胞的分类。使用改进的卷积神经网络对白细胞进行二分类与四分类,本文提出的模型在二分类上的准确率是98.31%,在四分类的准确率上是98.19%。最后将血细胞分类算法与白细胞算法相结合,形成最终基于深度学习的血液细胞计数的算法,在Windows10与树莓派上实现。本文最后对本次研究进行总结与展望。
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