27、基于深度学习技术的血细胞显微镜图像检测

基于深度学习技术的血细胞显微镜图像检测

1. 血细胞检测概述

血细胞检测在医疗诊断中具有重要意义。完整血细胞计数（CBCs）是评估骨髓产生必要细胞能力的常规指标。传统的血细胞检测方法采用计算机视觉技术，如分割算法，但存在一定局限性。

1.1 血细胞检测的重要性

血细胞检测结果能反映患者的健康状况。例如，不同类型血细胞的数量和形态变化与多种疾病相关。白细胞（WBC）计数的变化可用于检测感染、炎症、白血病等疾病；红细胞（RBC）数量和形态的异常可能与贫血等疾病有关；血小板计数的异常则与骨髓纤维化、淋巴瘤等疾病密切相关。

1.2 传统检测方法的局限性

传统的血细胞检测方法通常由专家使用显微镜手动计数特定区域内各种血细胞的百分比。这种方法不仅繁琐、耗时，而且细胞分类和计数的准确性可能依赖于操作人员的能力和经验。因此，开发自动化的血细胞计数系统势在必行。

2. COVID - 19与血液分析案例

以一位40多岁的健康女性为例，她突然出现类似流感的症状，胸部X光和CT扫描显示有肺炎迹象。随着呼吸症状恶化，她需要插管和通气，并被转至UC Davis医疗中心进行高级护理。

2.1 入院时血液检测结果

入院时，患者的初始血液检测显示WBC计数正常，但淋巴细胞水平降低，正常大小的RBC不足，血小板计数正常。

2.2 三天后的血液检测结果

三天后，患者的WBC水平升高（白细胞增多症），未成熟中性粒细胞细胞水平高于正常。血液检测还显示单核细胞数量略有增加，淋巴细胞水平降低。同时，血涂片显示RBC形态和大小正常，但数量低于正常水