【摘 要】
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细胞识别是医学图像分析的重要领域,在血细胞分析中通过检查白细胞类别,计算各类细胞比值,可以初步筛查病毒感染,白血病等疾病。在血常规检测中通过对红细胞,白细胞及血小板等外周血液细胞成分的数量和质量检查,能够准确判断疾病发展程度,药物治疗效果,为医生的诊疗提供了重要帮助。现阶段临床上的细胞计数,异型细胞检测仍以人工形式为主,这不仅有极高的时间成本且易受工作人员经验及状态的影响。随着卷积神经网络在计算机
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细胞识别是医学图像分析的重要领域,在血细胞分析中通过检查白细胞类别,计算各类细胞比值,可以初步筛查病毒感染,白血病等疾病。在血常规检测中通过对红细胞,白细胞及血小板等外周血液细胞成分的数量和质量检查,能够准确判断疾病发展程度,药物治疗效果,为医生的诊疗提供了重要帮助。现阶段临床上的细胞计数,异型细胞检测仍以人工形式为主,这不仅有极高的时间成本且易受工作人员经验及状态的影响。随着卷积神经网络在计算机视觉中的发展,基于深度学习的目标检测技术逐步应用于医学图像分析,本文提出以YOLOv5-5.0为基础的细胞检测模型,文章的主要研究内容和创新点包括如下:1.文章参考锚框的思想,以中心点为圆心,以锚框宽高的最大值为直径,构建圆形锚框（anchor）,并基于此提出了新的交互比计算方式（ZIoU）来改进边界框损失函数。在理论上证明了新边界框损失函数不仅可以保留原有计算的优点,还能加快模型收敛速度,在修改边界框损失函数后,相较于使用原损失函数的模型,整体mAP增加了 1.6%,损失函数收敛速度明显加快。2.基于圆形锚框提出新的交互比计算方法（ZIoU）,对anchor进行K-means聚类时,将欧氏距离改进为以ZIoU为基础的交互比距离。训练结果显示,在改进K-means聚类方法后,整体准确率提高了 0.7%。3.在模型中引入注意力机制,综合对比SE和CBAM之后,选择在主干网络提取层嵌入CBAM模块,与原有网络层组合成新结构块,以此实现对不同特征图通道权重的提取,弥补了卷积神经网络在提取整体信息时的不足,提高了对小目标的检测精度。实验结果显示,增加CBAM模块后,模型整体查准率提高了 1.8%,整体mAP提高了 1.4%。
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