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脑脊液细胞学AI分析系统的设计与实现
文献摘要：
脑脊液细胞学检查是诊断脑膜炎、脑炎、梅毒等多类疾病的重要手段.随着AI技术的不断发展,使用AI进行脑脊液细胞分类及细胞学辅助诊断具有重要意义.本文从医院获得细胞涂片到生成检测结果的实际场景出发,设计并实现了一款前后端分离的脑脊液细胞学AI分析系统.基于深度神经网络目标检测和可解释算法,结合脑脊液细胞形态学特征提取,实现了细胞分类、结果可解释、细胞计数,以及辅助标注等功能.该系统有助于对各类型细胞进行精确量化的细胞学分析,可以大大节省医疗资源,对协助临床诊断以及治疗具有重要的应用价值.
文献关键词：
计算机应用技术;目标检测;前后端分离;Web开发
中图分类号：
作者姓名：
崔永刚;王梅;陈德华;潘乔
作者机构：
东华大学计算机科学与技术学院,上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]崔永刚;王梅;陈德华;潘乔-.脑脊液细胞学AI分析系统的设计与实现)[J].现代计算机,2022(17):110-113
A类：
B类：
脑脊液细胞学,细胞学检查,脑膜炎,脑炎,梅毒,细胞分类,辅助诊断,细胞涂片,前后端分离,深度神经网络,目标检测,可解释,细胞形态学,形态学特征,细胞学分析,大节,医疗资源,计算机应用技术
AB值：
0.294481
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