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LabGAN:基于生成对抗网络标签自动生成的血细胞检测方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第7期34卷 1058-1067页

作者：丁启辰黄小巧刘泓锟陈雪云金鑫广西大学电气工程学院南宁530004

针对现有的条件生成对抗网络通过输入固定位置标签生成细胞样本多样性不足,导致细胞检测精度提升不能满足实际检测需求的问题,提出一种基于生成对抗网络的标签自动生成的血细胞检测方法.首先输入随机噪声生成细胞样本,将随机生成细胞样... 详细信息

针对现有的条件生成对抗网络通过输入固定位置标签生成细胞样本多样性不足,导致细胞检测精度提升不能满足实际检测需求的问题,提出一种基于生成对抗网络的标签自动生成的血细胞检测方法.首先输入随机噪声生成细胞样本,将随机生成细胞样本与真实细胞样本通过标签生成器实现对细胞图像标签的生成;然后引入多功能鉴别器,将生成细胞图像、标签与真实细胞图像、标签成对一一对应,输入多功能鉴别器中对细胞位置进行匹配鉴别与真假鉴别.在血细胞数据集上的实验结果表明,通过输入随机噪声生成的细胞样本不仅增加了生成细胞图像的多样性与质量,同时与目前主流的细胞图像生成与检测方法LCGAN对比,细胞检测精度交并比由90.3%提升至91.1%,精确率由91.7%提升至94.8%.

关键词：条件生成对抗网络血细胞检测标签自动生成随机噪声多功能鉴别器

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改进YOLO框架的血细胞检测算法

计算机工程与应用 2022年第12期58卷 191-198页

作者：王榆锋李大海江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

为解决传统目标检测算法在血细胞检测任务中出现的检测精度偏低、错检及漏检等问题,提出了一种基于YOLO框架的改进目标检测算法YOLO-Att,该算法在YOLO框架结构的基础上,在骨干网络中增加了一种多尺度残差增强模块,结合低层信息丰富网络... 详细信息

为解决传统目标检测算法在血细胞检测任务中出现的检测精度偏低、错检及漏检等问题,提出了一种基于YOLO框架的改进目标检测算法YOLO-Att,该算法在YOLO框架结构的基础上,在骨干网络中增加了一种多尺度残差增强模块,结合低层信息丰富网络的特征层次,进而提高特征信息利用率;并设计了一种注意力门控结构嵌入模型,以获取更多高质量的主要特征信息;同时使用Focal loss代替原损失函数中的交叉熵,提高正负样本权重,加快模型收敛速度;采用K-means++聚类算法对目标进行锚框优化,进一步提升检测准确率。相较于现有的FasterRCNN、SSD以及YOLOv4等目标检测算法,YOLO-Att在通用血细胞数据集BCCD检测任务中,将mAP提高至66.32%,检测速率达到了85.4 ms,更符合血细胞检测任务的实时性。

关键词：血细胞检测 YOLO 多尺度残差块注意力机制

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基于深度学习的血细胞检测研究

基于深度学习的血细胞检测研究

作者：付苗苗电子科技大学

学位级别：硕士

血常规作为医学检验科最常规的项目之一,对诊断疾病有着至关重要的作用。医生实际检验时,多数采用人工镜检法和仪器计数法,然而这种方法缺乏效率。随着图像处理技术的发展,越来越多的学者研究基于图像处理的血细胞检测方法,但此类方法... 详细信息

血常规作为医学检验科最常规的项目之一,对诊断疾病有着至关重要的作用。医生实际检验时,多数采用人工镜检法和仪器计数法,然而这种方法缺乏效率。随着图像处理技术的发展,越来越多的学者研究基于图像处理的血细胞检测方法,但此类方法特征提取的过程比较烦琐,复杂程度高,已经不能够满足实际的需要。近年来,深度学习逐步成为学者们热烈研究的热点,拥有大数据的互联网公司争相投入大量资源研发深度学习技术。本文基于深度学习的血细胞检测问题进行了深入的研究,主要研究内容如下:(1)对传统的血细胞计数方法进行研究,包括人工计数法、仪器计数法和基于图像处理的血细胞的计数法。构建了血细胞数据库。包括手动获取血样并对其染色,采集细胞在显微镜下的图像并且对其打标签。(2)基于深度学习的血细胞检测算法的研究。研究了深度学习的基础理论,包含卷积神经网络结构,训练方法以及涉及到的参数设置等。将不同实时性检测神经网络模型应用到血细胞检测上,即基于SSD(Single Shot Multi Box Detector)的血细胞检测算法、基于Reina Net的血细胞检测算法和基于YOLO＿v3(You Only Look Once＿v3)的血细胞检测算法。最终基于SSD的红细胞检测算法准确率达到87%,检测时间为3.23s。基于Reina Net的白细胞检测准确率可达到83%,检测时间为2.73s。基于Retina Net的红细胞检测平均准确率为93%,时间为2.95s。基于YOLO＿v3的血小板检测准确率算法可达到84%,检测时间为2.85s。基于YOLO＿v3的红细胞检测准确率为93%,时间为3.56s。基于YOLO＿v3白细胞检测准确率为89%,时间为2.84s。根据不同模型在血细胞检测的实用性,获得每个模型适用的检测细胞的类型。由实验结果可看到SSD可用于检测红细胞,Retina Net可用于检测红细胞和白细胞。YOLO＿v3可用于检测三种血细胞。(3)在(2)基础上,提出改进的SSD的血细胞检测方法,使得白细胞检测的准确率提升了1.5%,血小板检测的准确率提升了19.5%。提出改进的YOLO＿v3的血细胞检测算法,提升检测效果,改进思路有三种,即改进先验框的方案使得血小板检测的准确率提升了2.38%,改进的网络模型使得血小板检测的准确率提升了1.8%,改进的匹配参数使得血小板检测的准确率提升了2.05%、使得红细胞检测的准确率提升了0.39%。三种思路的叠加的另外两种方案也分别使得红细胞和血小板检测的准确率有所提升。最终获得针对三种血细胞的最佳检测模型,即基于YOLO＿v3的改进匹配参数方法的红细胞检测方法,其平均准确率为93.5%,检测时间为2.72s。基于YOLO＿v3的白细胞检测方法,其平均准确率为88.69%,检测时间为2.85s。基于YOLO＿v3的改进先验框和匹配参数方法的血小板检测方法,其平均准确率为87.31%,检测时间为4.07s。由实验结果可看到本文研究的深度学习的方法可实现实时性地准确地检测血细胞。相比仪器计数法和人工计数方法,论文采用的方法简化操作步骤、节约时间和实验器材成本。

关键词：血细胞检测深度学习实时性检测血常规

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改进YOLOv5框架的血细胞检测算法

计算机系统应用 2023年第5期32卷 123-131页

作者：张昊郑广海张鑫吕娜大连交通大学软件学院大连116052

对于血液中红细胞、白细胞、血小板等成分的观察和计数是临床医学诊断的重要依据.血细胞的异常意味着可能存在凝血异常、感染、炎症等与血液相关的问题.人工检测血细胞不仅耗费人力,且容易出现误检、漏检的情况.因此,针对上述情况,提出... 详细信息

对于血液中红细胞、白细胞、血小板等成分的观察和计数是临床医学诊断的重要依据.血细胞的异常意味着可能存在凝血异常、感染、炎症等与血液相关的问题.人工检测血细胞不仅耗费人力,且容易出现误检、漏检的情况.因此,针对上述情况,提出一种新颖的血细胞检测算法—YOLOv5-CBF.该算法在YOLOv5框架的基础上,通过在主干网络中加入坐标注意力(coordinate attention,CA)机制,提高检测精度;将颈部网络中的FPN+PAN结构中改为结合了跨尺度特征融合方法(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)思想的特征融合结构,使目标多尺度特征有效融合;在三尺度检测的基础上增加了一个小目标检测层,提高对数据集中小目标血小板的识别精度.通过在数据集BCCD上进行的大量的实验结果表明:与传统的YOLOv5算法相比较,该算法在3类血细胞检测的平均精度提升2.7%,试验效果良好,该算法对血细胞检测具有很高的实用性.

关键词：深度学习血细胞检测 YOLOv5 多尺度特征融合注意力机制

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临床检验中血细胞检测质量控制的应用分析

中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生 2023年第8期 63-65页

作者：张平伟湖北省中西医结合医院湖北武汉430000

研究血细胞检测试验质控在临床试验中的应用。方法从2021年5月到2021年9月,在我院接受血液细胞检测的90名健康体检者中,并采样进行血液细胞检测,并采取针对血液细胞检测,对血液细胞检测的情况等进行分析,从而对检测结果的影响因素展开... 详细信息

研究血细胞检测试验质控在临床试验中的应用。方法从2021年5月到2021年9月,在我院接受血液细胞检测的90名健康体检者中,并采样进行血液细胞检测,并采取针对血液细胞检测,对血液细胞检测的情况等进行分析,从而对检测结果的影响因素展开分析。结果常温环境中,放置3h时的PLT、WBC、HGB、RBC水平较放置30min时高(P血细胞检验的结果产生影响,其中包括了放置时间、温度等,因此临床检验时,应加强对影响因素的关注,并根据影响因素采取相应的处理对策,尽量减小外界因素对检测结果造成的影响,提高检测准确性,值得临床采纳、推广。

关键词：质量控制血细胞检测临床医学检验

基于改良RetinaNet的血细胞检测算法

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电脑与信息技术 2023年第6期31卷 43-46页

作者：颜曾一湖南工业大学计算机学院湖南株洲412007

为了提高血细胞检测效率,提出了一种基于RetinaNet模型改良的血细胞目标检测算法。首先在残差网络(ResNet)和特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks)中嵌入SE注意力机制,从而使神经网络重点关注与细胞特征之关联的通道;其次使用泛化... 详细信息

为了提高血细胞检测效率,提出了一种基于RetinaNet模型改良的血细胞目标检测算法。首先在残差网络(ResNet)和特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks)中嵌入SE注意力机制,从而使神经网络重点关注与细胞特征之关联的通道;其次使用泛化交并比(GIoU)代替原始的交并比(IoU)从而获得更为精确的预测框。实验结果证明,相较于原RetinaNet算法,平均准确率(mAP)提高了0.593个百分点,平均召回率(AR)提高了2.170个百分点。

关键词：血细胞检测 RetinaNet 注意力机制泛化交并比

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急诊血细胞检测分析前的质量控制

中华检验医学杂志 2004年第8期27卷 535-536页

作者：马洁陈丹霞黎永新广东省第二人民医院检验科广州市510317

临床实验室及时、可靠的检测结果，除了靠实验室严格的质量控制外，还与医护人员正确采集检测标本有很大关系。一份送检标本合格与否，往往是影响急诊检验结果质量重要的环节。本文就急诊标本分析前的质量控制和白细胞(WBC)、红细胞(RBC... 详细信息

临床实验室及时、可靠的检测结果，除了靠实验室严格的质量控制外，还与医护人员正确采集检测标本有很大关系。一份送检标本合格与否，往往是影响急诊检验结果质量重要的环节。本文就急诊标本分析前的质量控制和白细胞(WBC)、红细胞(RBC)、血红蛋白(Hb)、血小板(PLT)检测的各项结果之间的关系进行了分析，旨在与临床医护人员一起做好分析前质量控制，共同努力为临床诊疗提供最及时、可靠的检验报告。

关键词：分析前急诊检验血细胞检测质量控制检测标本临床医护人员临床诊疗严格环节可靠

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多参数血细胞检测的电路实现

电气自动化 2004年第2期26卷 47-48页

作者：张春光淮海工学院电子工程系连云港222001

本文介绍了基于电阻法的血细胞计数分析仪的原理及信号处理硬件结构。采用计算机对整个数据采集系统进行控制和管理。设计了高精度恒流源、程控放大器、直流电平跟随复位电路及峰值检测电路,较好地解决了微弱信号的提取问题,并解决了仪... 详细信息

本文介绍了基于电阻法的血细胞计数分析仪的原理及信号处理硬件结构。采用计算机对整个数据采集系统进行控制和管理。设计了高精度恒流源、程控放大器、直流电平跟随复位电路及峰值检测电路,较好地解决了微弱信号的提取问题,并解决了仪器的测量速度和测量精度的矛盾。

关键词：血细胞检测血细胞计数分析仪信号处理微弱信号计算机电阻法

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血细胞检测结果的比对和临床可接受性的评价

实用临床医药杂志 2012年第22期16卷 121-123页

作者：周立军江苏省姜堰市人民医院江苏姜堰225500

目的研究血细胞分析仪检测结果的比对和临床可接受性的评价。方法使用Sysmex XE-2100、Beckman Cou-lter 5-Diff血细胞分析仪,对40份不同浓度范围的患者和正常人EDTA-K2抗凝全血标本,按照标准操作规程进行测试,其结果进行比对。结果每... 详细信息

目的研究血细胞分析仪检测结果的比对和临床可接受性的评价。方法使用Sysmex XE-2100、Beckman Cou-lter 5-Diff血细胞分析仪,对40份不同浓度范围的患者和正常人EDTA-K2抗凝全血标本,按照标准操作规程进行测试,其结果进行比对。结果每一项目双份检测结果的数据都绘成散点图和偏倚图,可以直观的看出2个仪器间的线性关系良好,偏差小,无离群点,均满足既定的质量目标。结论白细胞计数(WBC)、红细胞计数(RBC)、血红蛋白(HGB)、红细胞压积(HCT)、血小板计数(PLT)等项目检测结果在本科室2台血细胞分析系统上的检测结果具有可比性,偏差在临床可接受范围之内。

关键词：血细胞检测结果比对可接受性评价