【摘 要】
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人体血细胞成分分析是通过医学仪器的检测对人体血液内红细胞、白细胞等进行分析,从分析结果中判断患者的健康状况,是血常规检测常用的一种技术。随着人工智能技术的发展,深度学习越来越多地被应用于医疗中,其中计算机视觉算法已经可以应用到血细胞的检测和分割任务中,为辅助医疗提供服务。然而,目前的深度学习检目标测模型仍存在速度与精确度难以兼容的问题,并且由于显微镜下观察到的血细胞非常多,存在细胞重叠和粘连现象,
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人体血细胞成分分析是通过医学仪器的检测对人体血液内红细胞、白细胞等进行分析,从分析结果中判断患者的健康状况,是血常规检测常用的一种技术。随着人工智能技术的发展,深度学习越来越多地被应用于医疗中,其中计算机视觉算法已经可以应用到血细胞的检测和分割任务中,为辅助医疗提供服务。然而,目前的深度学习检目标测模型仍存在速度与精确度难以兼容的问题,并且由于显微镜下观察到的血细胞非常多,存在细胞重叠和粘连现象,因此要实现对血细胞精确的检测和分割是一个很有挑战性的任务。本文主要针对显微镜下血细胞图像的检测和分割两个任务,研究构建了一个能够实现速度与精度得以兼容的方法。血细胞检测与分割是医学影像分析中的重要任务之一,近年来血细胞的自动化检测与分割技术逐渐得到普及应用。然而,目前常用的针对血细胞进行检测和分割的深度学习目标检测算法还存在一些不足。本文针对当前血细胞检测算法中存在的速度与精度不兼容的问题,在目前表现较好的目标检测模型YOLOv7的基础上,提出了一种新型的轻量型算法模型——Mobile-YOLOv7。本文采用引入软注意力机制和自适应空间特征融合等方法,来提高模型检测的准确率。本文还采用一种更加轻量的结构Mobile Vi Tv3模块来替换YOLOv7的主干网络中原本的E-ELAN卷积组合模块,减少参数量的同时,还能提高模型的检测速度。由于在临床医学上,对血细胞成分进行分析不仅需要检测功能,有时候也有进行血细胞分割的需求,因此本文还在YOLOv7目标检测算法的基础上,增加分割功能的实现,使得模型具有更强的泛化能力。上述模型已在三个显微镜下血细胞数据集上进行了广泛的实验和测试,并取得了良好的性能指标。
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