Mar, 2024
基于大规模多扫描仪数据集的深度学习红细胞分割与分类
Deep Learning Segmentation and Classification of Red Blood Cells Using a Large Multi-Scanner Dataset
Mohamed Elmanna, Ahmed Elsafty, Yomna Ahmed, Muhammad Rushdi, Ahmed Morsy
TL;DR数字病理学发展迅速，结合人工智能、深度学习和高性能计算等技术的进步，可以提高和加速诊断过程，减少人为错误，并简化报告步骤。本文提出了一个新的大型红细胞（RBC）图像数据集，并提出了一个两阶段的深度学习框架用于 RBC 图像分割和分类，采用 U-Net 模型进行自动 RBC 图像分割，并使用 EfficientNetB0 模型进行 RBC 图像分类，取得了 98.03％的 IoU 和 96.5％的平均分类准确率。与其他知名 CNN 模型进行的实验比较表明，该模型在性能和计算成本之间取得了良好的平衡。