一种基于SCKansformer神经网络的骨髓细胞分类识别方法

本发明公开了一种基于SCKansformer神经网络的骨髓细胞分类识别方法，包括如下步骤：步骤1、构建SCKansformer神经网络模型，所述SCKansformer神经网络模型包括Kansformer编码器、SCConv编码器和全局‑局部注意力编码器；步骤2、建立骨髓血液细胞数据集并预处理，将数据集划分为训练集和测试集；步骤3、使用训练集对SCKansformer神经网络模型进行训练，结合骨髓血液细胞图像特点，对SCKansformer神经网络模型参数调优；步骤4、使用测试集测试完成训练的评估SCKansformer神经网络模型，进而得到的网络模型，最终实现骨髓血液细胞图像分类识别功能。该方法能够有效应对显微图像中细胞分类的复杂性，实现对四十类骨髓血细胞的准确分类。