3、深度学习在外周血涂片分析中的应用综述

最新推荐文章于 2025-12-06 22:45:43 发布
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分类专栏： 模式识别与AI前沿探索 文章标签： 深度学习 外周血涂片分析 疟疾检测
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深度学习在外周血涂片分析中的应用综述

1. 引言

血细胞分析是医生诊断某些疾病的重要信息来源，它能为我们的健康状况提供关键指标。血液检测通常需要在专业的医学实验室由专业人员进行。血液中主要有三种血细胞：红细胞（RBCs）、白细胞（WBCs）和血小板。

红细胞，也称为红血球，是最常见的血细胞类型，主要负责将氧气和二氧化碳输送到全身。白细胞，也称为白血球，是抵御传染病和外来入侵者的主要防御系统，其数量远少于红细胞。例如，成年男性每微升血液中白细胞的数量在4500 - 11500之间，而红细胞的数量在460万 - 600万之间。血小板，也称为血栓细胞，是无核实体，直径为2 - 4微米，负责在血管受损时进行修复。

外周血涂片（PBS）是将薄层血液分散并染色在玻璃显微镜载玻片上的结果。即使是专家，也很难对涂片上的一些异常血细胞进行分类。PBS用于验证自动分析仪获得的结果，识别异常、未成熟和/或非典型细胞，以及识别自动分析仪无法检测到的形态异常。血液涂片分析是实验室专家每天都要进行的耗时工作，因此，近年来血液涂片分析的自动化吸引了研究人员的关注。尽管目前已经取得了不错的成果，但仍然存在许多挑战。

图像处理技术、机器学习技术和深度学习技术已广泛应用于血液样本分析和异常诊断。下面将对使用深度学习网络进行PBS分析的最新研究进行全面综述。

2. 外周血涂片分析的相关工作

2.1 可用数据集

在PBS分析研究中，有两种类型的数据集：光学显微镜图像数据集（即血细胞数据集）和全切片数据集。与全切片数据集相比，光学显微镜图像数据集得到了更广泛的研究，尽管全切片数据集呈现出更真实和更具挑战性的场景，因为血液中的实体在显微

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4、外周血涂片分析的深度学习进展与挑战
cola5的博客
08-29 50
本博文综述了深度学习在外周血涂片分析中的应用进展，包括血液细胞分类与检测、白血病诊断等方面的研究方法与成果。同时，讨论了当前面临的主要挑战，如数据稀缺、数据集不平衡和标注难题，并提出了相应的解决方案。此外，还展望了未来的发展方向，如异常细胞分类、虚拟染色技术和未染色涂片分析，旨在推动外周血涂片分析技术的自动化与高效化发展。
14、深度学习在癌症诊断中的应用：宫颈涂片与口腔病理分析
numpy6sculptor的博客
09-30 34
本文探讨了深度学习在癌症诊断中的应用，重点分析了YOLOv5模型在宫颈涂片图像分类与定位中的表现，以及卷积神经网络（CNN）在口腔鳞状细胞癌（OSCC）检测中的优势。研究显示，YOLOv5中等变体在mAP@0.5和召回率方面表现良好，而CNN通过自动特征学习克服了传统方法的局限性。文章还介绍了多种特征提取算法及其流程，并提出了基于深度学习的口腔癌自动检测与分级系统，展示了其在提高诊断准确性与效率方面的巨大潜力。
3、深度学习在癌症诊断中的应用现状
alice7model的博客
08-19 45
本文综述了深度学习在癌症诊断中的应用现状，重点介绍了深度学习算法（DLAs）在医学图像分类、模型准确性提升以及实际临床应用中的进展。文章探讨了不同诊断工具的使用比例、数据集对模型性能的影响，以及常见的深度学习模型如ResNet和VGG16的应用效果。同时，文章总结了当前面临的挑战及应对策略，并展望了未来发展方向，包括统一数据集平台的构建、开源平台的开发以及与医院合作推动模型的实际落地。
13、基于深度学习的宫颈涂片筛查与癌症检测
alice7model的博客
08-29 49
本文提出了一种基于深度学习的宫颈涂片筛查与癌症检测方法，利用YOLOv5架构对巴氏涂片图像进行细胞分类和定位。通过对比YOLOv5的小、中、大三种变体的性能，发现中等变体在mAP@0.5和召回率方面表现最佳，而大变体在细胞检测的通用性上更具优势。文章分析了模型在小物体检测、实时性和多类别分类中的优势，并讨论了数据不平衡、复杂背景干扰等挑战，提出了数据增强、模型优化和多模型融合的改进方向。该系统有望为宫颈癌的早期诊断提供高效、准确的技术支持。
56、医学图像分析：血涂片与糖尿病眼病检测
star5的专栏
10-04 25
本文介绍了两种医学图像分析方法：基于暗对比度算法（DCA）和形态学滤波器的血涂片图像分析，以及基于卷积神经网络（CNN）的糖尿病眼病自动检测。血涂片分析通过DCA增强和形态学分割有效提取细胞核与细胞外周区域，支持微观解剖学研究；糖尿病眼病检测利用Kaggle数据集和CNN模型实现对糖尿病视网膜病变五个阶段的自动分类。文章还对比了两种方法在技术特点、数据处理和评估指标方面的差异，并探讨了算法融合、多模态数据融合及实时诊断等未来发展趋势，展望了医学图像分析在临床应用中的广阔前景。
14、深度学习在癌症诊断中的应用：宫颈涂片筛查与口腔鳞状细胞癌检测
alice7model的博客
08-30 68
本文探讨了深度学习在癌症诊断中的应用，特别是在宫颈巴氏涂片筛查和口腔鳞状细胞癌（OSCC）检测中的作用。研究利用YOLOv5变体对巴氏涂片图像进行分类和细胞定位，展示了其高效的自动化能力。同时，结合计算机视觉和卷积神经网络（CNN）技术，分析了组织病理学图像中的特征提取和细胞核描绘，以提高诊断的准确性和效率。这些方法不仅减轻了病理学家的工作负担，还为癌症诊断提供了更加精准和自动化的解决方案。
1、深度学习在癌症诊断中的应用现状
alice7model的博客
08-17 47
本博文详细探讨了深度学习在癌症诊断中的应用现状，涵盖了乳腺癌、白血病、宫颈癌、肺癌、脑肿瘤、肝肿瘤及口腔鳞状细胞癌等多种癌症类型的诊断技术。文章介绍了深度学习在不同癌症诊断任务中的具体应用方法，如卷积神经网络（CNN）、级联卷积神经网络（CCNN）、ResNet50、YOLOv5等，并对比了深度学习与传统机器学习的性能优势。同时，还分析了深度学习在癌症诊断中的挑战、发展趋势及实际案例，展望了其在未来个性化医疗和精准医疗中的潜力。
12、深度学习在癌症诊断中的应用
u9v0w的博客
09-28 22
本文探讨了深度学习在癌症诊断中的两大应用：肝脏肿瘤分割与急性淋巴细胞白血病（ALL）的分类预测。在肝脏肿瘤分割中，基于CT图像和深度学习模型实现了多肿瘤识别，Dice相似系数达0.749，但仍面临遮挡和微小肿瘤检测的挑战。在ALL研究中，通过对比多种CNN模型与激活函数，发现ResNet50结合ELU激活函数表现最佳，准确率达81.04%。文章还总结了相关方法、激活函数特性，并提出了未来在准确率提升、时间复杂度优化及应用拓展方面的研究方向。
17、深度学习在医学图像分类中的应用
apple5的专栏
09-08 54
本博客详细探讨了深度学习在医学图像分类中的应用，涵盖了深度学习的基础技术如池化层、正则化技术，以及常见的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）架构。博客还深入分析了深度学习在糖尿病视网膜病变检测、组织学和微观元素分析、胃肠道疾病诊断以及肺部疾病识别中的具体应用案例，展示了其高精度和自动化的优势。同时，文章也讨论了深度学习在医学图像分类中面临的挑战及应对策略，并展望了其未来发展趋势，包括多模态融合、个性化医疗、智能辅助诊断系统和边缘计算的应用前景。
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资源摘要信息:"malaria_hero是一个基于深度学习的项目，旨在通过卷积神经网络（CNN）检测血液涂片中的疟原虫。该项目的一个核心特点是支持图像的可展开处理和容器化部署，特别适用于对单个细胞进行分类的场景。" ...
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在当前的医学成像领域中，深度学习技术特别是卷积神经网络（CNN）被广泛应用在图像的自动分析和处理中。SegNet是一种特殊类型的全卷积网络（FCN），特别适合于图像分割任务。图像分割是将图像划分为多个部分或对象的...
【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃
xiezhiyi007的专栏
12-02 1371
Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。
深度学习理论推导--多元线性回归
weixin_43719312的博客
12-02 761
本文介绍了多元线性回归的矩阵表示与求解方法。首先通过矩阵运算展示了如何从一元线性回归扩展到多元情形，推导出预测值的矩阵表达式。然后定义了残差平方和(RSS)的矩阵形式。最后详细阐述了利用链式法则对参数求导的过程，说明如何通过最小化残差平方和来求解最优参数。全文以矩阵运算为核心，展示了多元线性回归的简洁数学表达和求解思路。
深度学习理论推导--梯度下降法
weixin_43719312的博客
12-02 935
本文通过小猪体重增长的例子，生动解释了梯度下降法的原理。首先回顾线性回归的求解方法（最小二乘法和正规方程），指出非线性问题的局限性。然后以二元函数z=1+x+2y为例，通过微分推导证明：在微观尺度下，当增量方向与梯度方向一致时，函数增长最快。文中详细分析了不同方向上的增量变化，并用向量运算说明梯度方向的重要性。最后指出梯度向量∇z=[1,2]^T即为函数增长最快的方向，为后续讲解梯度下降法奠定了基础。
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云雾J视界的博客
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RNN、LSTM 区别
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