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1.
骨髓红粒细胞自动识别的深度学习模型
吴汾奇
吕丽丽
吕迪
冯辰彬
施恬
王维
崔红花
周柚
《吉林大学学报(信息科学版)》
2021,38(6):729-736
为了实现骨髓血细胞的自动识别, 构建了骨髓红系细胞和粒系细胞数据集, 基于深度学习语义分割技术提出了 CellNet 网络模型。 该模型通过加入残差模块增加了网络的深度, 利用卷积残差块使网络模型更容易训练, 并结合 U鄄Net 的裁剪操作为分割提供更精细的特征。 实验结果表明, 该模型对骨髓红系细胞和粒系细胞识别正确率分别达到 93. 65% 、95. 25% , 为骨髓血细胞自动识别技术提供了一种方法。
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