本研究旨在解决传统卷积神经网络在白细胞分类中由于数据集不平衡和数据增强不足所带来的问题。我们提出了一种新颖的集成方法，整合了三种独特配置的CNN架构，显著提升了特征学习效果，并在Rabbin-WBC数据集上取得了最佳平均准确率，验证了模型的有效性和可靠性。此外，采用LIME技术增强了分类器的可解释性，提升了用户对模型预测的信心。

本文介绍了一种深度卷积神经网络，旨在解决细胞分类中的数据分布不平衡和噪声问题。研究聚焦于白细胞分类，提出了基于DINOv2的DinoBloom模型，利用超过38万个白细胞图像，展示了在细胞类型分类和急性髓系白血病亚型分类中的优越性能。此外，提出的BC-SAM方法结合无监督学习，显著提高了血细胞图像的分类准确性。

本文介绍了一种深度卷积神经网络，旨在解决细胞分类中的数据分布不平衡和域移动问题。研究强调了机器学习在医学图像分析中的应用，特别是在白细胞分类方面。DinoBloom模型基于38万个白细胞图像，展示了在细胞类型分类中的优越性能和可解释性。此外，新提出的SCKansformer模型在骨髓细胞分类中表现出色，推动了临床实践的发展。

本文介绍了一种深度卷积神经网络，旨在解决细胞分类中的数据分布不平衡和噪声问题，特别聚焦于白细胞分类。提出了基于示范集选择的反复学习方法，展示了新模型在分类准确性和效率上的优势，推动了血液病学的诊断进步，并提升了细胞分类的性能。

本文探讨了HemaX模型在白细胞分类和定位中的应用，强调其分类准确性和解释生成的优势。研究比较了不同的可视化解释方法，并提出了一种基于示范集选择的反复学习方法，展示了在血细胞分析中的实用性。同时，介绍了神经元细胞自动机（NCA）在图像恢复和纹理生成中的高效性和灵活性。

这项研究探讨了无标记法对白细胞自动分类的置信度估计的校准，比较了不同的可视化解释方法，并且在血细胞分析的不同场景中展示了这些方法的实用性。

该研究比较了MIR、iCARL和GDumb等在线持续学习方法，并评估了七种方法的性能。作者发现MIR是一种强大而通用的在线持续学习方法。