使用YOLOv11、YOLOv8、ResNet50和Inception-ResNet-v2深度学习模型进行急性淋巴细胞白血病诊断

本研究针对急性淋巴细胞白血病（ALL）诊断中的技术应用和可靠性问题，采用图像处理和深度学习方法来显著提高检测精度。通过使用YOLOv8、YOLOv11、ResNet50和Inception-ResNet-v2等先进模型，研究实现了高达99.7%的准确率，能够有效区分不同阶段的ALL及其早期阶段，并准确识别与ALL相混淆的造血细胞。