仪器仪表学报

作者：冷 冰，冷 敏，常智敏，葛明锋，董文飞

单位：冷 冰,1. 中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州), 2. 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,,冷 敏,3. 聊城市心脏病医院,,常智敏,2. 中国科学院苏州生物医学 工程技术研究所,,葛明锋,1. 中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州), 2. 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,,董文飞,1. 中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州), 2. 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,

关键词：白细胞;目标检测;深度学习;Transformer;DETR

基金：国家重点研发计划(2021YFB3602200)项目资助

虽然血细胞分析仪已广泛应用于医院中,但人工镜检仍是白细胞检测的“金标准”。本文提出了一种基于DETR的Transformer结构的深度学习模型T-DETR用于外周血白细胞的检测,旨在缓解人工镜检的压力。首先,使用PVTv2作为DETR的骨干提取多尺度特征图来提高检测精度。然后,将可变形注意力模块引入到DETR模型中,减少计算复杂度以加快模型收敛。最后,为了得到最优权重,在筛选后的公共白细胞数据集上使用了迁移学习的训练方式。实验结果表明,T-DETR在COCO数据集上mAP为0.476,在白细胞数据集上的mAP为0.954,优于DETR和经典CNN模型,验证了Transformer结构的模型在医学图像检测中应用的可行性。

来源：2023年第5期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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