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公开(公告)号:CN119810831A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411845656.3
申请日:2024-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/69 , G01N35/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及医学图像处理及识别技术,具体涉及一种基于分级策略的血细胞自动检测方法,包括获取带标签的血细胞图像集,并对数据集进行数据增强得到第一训练数据集,将第一训练数据集中少数类样本挑选出来作为第二训练数据集;利用第二训练数据集训练一个二级分类网络;构建改进的YOLOv8目标检测算法模型,将YOLOv8目标检测算法模型中检测头输出的类别不为少数类,则直接输出检测结果;若检测头输出的单个细胞图像类别为少数类,则将该单个细胞图像输入预训练的二级分类网络,以二级分类网络的置信度结合改进的YOLOv8目标检测算法模型得到最终的类别概率。本方法能够提高检测的准确性,提高检测速率,适合外周血细胞检测的场景。