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摘要

白细胞是免疫系统的重要组成部分，其细胞亚型的数量对多种疾病诊断具有

重要的参考价值。基于数字图像分析的全自动细胞形态学分析仪可模拟人工镜检

流程，直接观察各类细胞形态、还原病理特征，相较于传统的血细胞分析仪，具

有不可代替的优势。但目前本领域各公司产品和相关算法、软件深度绑定，主流

市场被行业巨头垄断，国产化率较低。因此，白细胞图像的智能分类技术研究及

相应软件开发具有重要意义。

本文首先构建高质量数据集，然后分别基于机器学习和深度学习模型针对白

细胞的五种亚型进行智能分割、智能分类、