摘要
本发明公开一种骨髓巨核细胞形态智能检测方法,包括步骤:S1数据准备:采集并预处理骨髓涂片的数字大图,标注巨核细胞,建立标注样本;S2样本生成与整理:以巨核细胞为中心提取小图样本;S3深度学习模型构建:构建并训练深度卷积神经网络,利用生成的小图样本集进行模型优化和性能提升;S4大图检测与推理:采用滑动窗口机制,调用训练完成的模型进行推理,通过置信度加权与非极大值抑制策略,将多个小窗口的检测结果融合回原始大图;S5目标细胞分割:对检测到的巨核细胞进行目标分割,针对不同大小细胞引入金字塔结构以获取每个目标细胞的精确分割掩膜。本发明通过大图标注、小图训练及滑动窗口推理策略,提升巨核细胞检测与分割精度。