利用深度学习技术检测血液样本中的白细胞、红细胞和血小板

利用深度学习技术检测血液样本中的白细胞、红细胞和血小板

血细胞计数在医学诊断中扮演着重要的作用，细胞数量的改变可能提示某些疾病的发生。但是传统的手动的血细胞计数工作，费时费力，并且由于专业检验卫生人员的缺乏，很多实验室的日常工作非常繁杂。随着深度学习算法被广泛应用于医疗、经济、教育、电子商务、虚拟游戏等各个领域，其正在成为传统作业执行和自动化方法的可行替代方案。因此，本文将深度学习技术应用于血细胞计数任务，通过对血液样本照片的学习训练，模型可以以很高的准确率实现对红细胞、白细胞和血小板的计数。

本文研究使用的数据集来自于BCCD公共数据集，它在许多论文中被引用，并且是目前文献中该研究领域最全面、最深入的数据集，包含364张不同的血液样本图像。每张图像最多可以包含30个不同类别的单元格，这些单元格位于图像的不同位置。本研究中使用的类是红细胞(RBC)、白细胞(WBC)和血小板(platelets)，它们通过指示图像中每个细胞位置的坐标来识别，并存储在伴随数据集的XML文件中。按照8:2的比例划分训练集和测试集，共291张随机选择的图像用于训练，73张图像用于测试。

在理论基础部分，本文对人工智能技术做了详细的介绍。机器学习技术是人工智能的一个分支，而本文使用的深度学习属于机器学习的一个分支。机器学习算法分为传统算法和神经网络两大类，传统算法主要包括：k近邻、决策树分类器、随机森林分类器等；而神经网络使用感知器来模拟人类的大脑，感知机可以接收输入(数据)和输出。在一个网络中使用多个感知器，可以实现更快、更准确的输出。图1显示了感知机的结构，其中x为输入，w为权重，Σ为和，f为激活函数，y为输出。

在某些复杂任务上，传统机器学习效果较差，深度学习技术应运而生。深度神经网络是具有更多神经元、更复杂拓扑中的隐藏层和特定神经元连接的深度学习神经网络架构。其中的循环神经网络（Recurrent Neural Networks,RNN）和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与自然语言处理和图像识别与解释相关。卷积神经网络的典型结构如2所示。

在本文研究中，主要使用开源的机器学习平台Tensorflow中的目标检测模块。

在白细胞的计数上，达到了令人满意的结果，从74个真实细胞中发现74个细胞，准确率为100%。可视化结果如图3a、3b所示；对于红细胞，从908个真实细胞中发现1007个细胞(89.10%命中，10.90%失败)，如图3c、3d，失败的原因可能是由于红细胞形态多样，并且个头大，存在较多的重叠；血小板计数如图3e、3f，从59个真实细胞中发现57个细胞(96.61%命中，3.39%失败)，在血液样本中，血小板比白细胞多，但是比红细胞少，虽然存在重叠但没有红细胞重叠严重，所以准确率中等。

总而言之，本文使用深度学习技术以较高准确率完成血液样本中红细胞、白细胞和血小板的计数，可以辅助减轻医务人员工作量，但是由于所使用数据集的局限性以及白细胞的一般分类不是全面的血液计数，没法实现白细胞精确类型的计数，这将是以后研究的重点。