血细胞专题

[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2757 标注数量(xml文件个数)：2757 标注数量(txt文件个数)：2757 标注类别数：4 标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sickle cell"] 每个类别标注的框数：

血细胞检测数据集 | 用于血细胞计数+检测的小规模数据集_已经整理成VOC格式_总共410张图

项目应用场景面向血细胞检测+计数数据集，已经整理成 VOC 格式，可以直接用于目标检测算法的训练，如 YOLO 等目标检测算法的训练。血细胞检测数据集图片质量好，可直接训练出一个血细胞检测模型，或者作为血细胞检测数据集的补充。项目效果项目细节 ==> 具体参见项目 README.md (1) 项目目录结构 ├── BCCD│ ├── Annotations│ │

点成分享 | 了解您的健康指标：血细胞沉降率（ESR）

一、背景介绍当我们在体检或进行临床血液检验时，时常会在检验单上看到这样一个指标：ESR。有时检验单上只有一个简单的箭头，那么这个结果代表什么含义呢？这个指标又能如何反映我们的健康状况呢？今天点成生物就带大家一起走进这个常见却不容忽视的健康指标：血沉。二、血沉概述血沉(ESR)，也称红细胞沉降率，是指血红细胞在一个小时内沉降的速率。血沉是一种常见的血液学测试项目，是炎症反

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的血细胞智能检测与计数（深度学习模型+UI界面代码+训练数据集）

摘要：开发血细胞智能检测与计数系统对于疾病的预防、诊断和治疗具有关键作用。本篇博客详细介绍了如何运用深度学习构建一个血细胞智能检测与计数系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5，展示了不同模型间的性能指标，如mAP、F1 Score等。文章深入解释了YOLOv8的原理，提供了相应的Python代码、训练数据集，并集成了一个基于

基于飞凌嵌入式FETMX8MM-C核心板的血细胞分析仪

作为一种有着广泛应用的医学检验仪器，血细胞分析仪在现代临床医学中扮演着极为重要的角色。与其说它是一台冷冰冰的机器，血细胞分析仪其实更像是帮助医生诊断患者病情的得力助手。血细胞分析仪如同一个拥有敏锐洞察力的侦探，能够迅速且精确地给出结果，帮助医生做出判断——它能够对红细胞、白细胞、血小板和血红蛋白等进行分类，还可以得到血红蛋白浓度，红细胞压积等与血液有关的数据，是医生诊断病情的重要参照。

【深度学习目标检测】十三、基于深度学习的血细胞识别（python，目标检测，yolov8）

血细胞计数是医学上一种重要的检测手段，用于评估患者的健康状况，诊断疾病，以及监测治疗效果。而目标检测是一种计算机视觉技术，用于在图像中识别和定位特定的目标。在血细胞计数中，目标检测技术可以发挥重要作用。首先，血细胞计数通常需要处理大量的血液样本，手动计数每个细胞既耗时又容易出错。使用目标检测算法，可以自动识别和计数图像中的血细胞，大大提高了计数的准确性和效率。其次，不同的血细胞（如红细胞、白

基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战、智慧医疗

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识

YOLOv8血细胞检测（15）：微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation

💡💡💡本文独家改进：微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation，引入到YOLOv8提升检测精度 ContextAggregation | 亲测在血细胞检测项目中涨点，map@0.5 从原始0.895提升至0.907 收录专栏： 💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP ✨✨✨实战医学影像检测项目，通过创

YOLOv8血细胞检测（11）：EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA | ICASSP2023

💡💡💡本文改进： EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力,以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。 EMA | 亲测在血细胞检测项目中涨点，map@0.5 从原始0.895提升至0.9 收录专栏： 💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP

YOLOv8血细胞检测（2）：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），增强细长微弱特征 | ICCV2023

💡💡💡本文独家改进：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），增强细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征 Dynamic Snake Convolution | 亲测在血细胞检测项目中涨点，map@0.5 从原始0.895提升至0.908 收录专栏： 💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP ✨✨✨实

YOLOv8血细胞检测（2）：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），增强细长微弱特征 | ICCV2023

💡💡💡本文独家改进：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），增强细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征 Dynamic Snake Convolution | 亲测在血细胞检测项目中涨点，map@0.5 从原始0.895提升至0.908 收录专栏： 💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP ✨✨✨实

YOLOv8血细胞检测（6）：多维协作注意模块MCA | 原创独家创新首发

💡💡💡本文改进：多维协作注意模块MCA，效果秒杀ECA、SRM、CBAM，创新性十足，可直接作为创新点使用。 MCA | 亲测在血细胞检测项目中涨点，map@0.5 从原始0.895提升至0.910 收录专栏： 💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP ✨✨✨实战医学影像检测项目，通过创新点验证涨点可行性； ✨✨✨入门医学影像检测到

YOLOv8血细胞检测（5）：可变形大核注意力(D-LKA Attention)，超越自注意力| 2023.8月最新发表

💡💡💡本文独家改进：可变形大核注意力（D-LKA Attention），采用大卷积核来充分理解体积上下文的简化注意力机制，来灵活地扭曲采样网格，使模型能够适当地适应不同的数据模式 D-LKA Attention | 亲测在血细胞检测项目中涨点，map@0.5 从原始0.895提升至0.903 收录专栏： 💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4