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TXL-PBC：一个可自由获取带标记的外周血细胞数据集
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
数字病理学发展迅速，结合人工智能、深度学习和高性能计算等技术的进步，可以提高和加速诊断过程，减少人为错误，并简化报告步骤。本文提出了一个新的大型红细胞（RBC）图像数据集，并提出了一个两阶段的深度学习框架用于 RBC 图像分割和分类，取得了98.03％的IoU和96.5％的平均分类准确率。与其他知名CNN模型进行的实验比较表明，该模型在性能和计算成本之间取得了良好的平衡。
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关键要点
- 数字病理学结合人工智能、深度学习和高性能计算等技术进步，提升诊断效率。
- 新提出的大型红细胞（RBC）图像数据集用于研究。
- 采用两阶段深度学习框架进行RBC图像分割和分类。
- 使用U-Net模型进行自动RBC图像分割，使用EfficientNetB0模型进行分类。
- 模型取得了98.03%的IoU和96.5%的平均分类准确率。
- 与其他知名CNN模型比较，模型在性能和计算成本之间取得良好平衡。
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