基于PAC-YOLO的全视野数字切片病理细胞检测方法

本发明公开了基于PAC‑YOLO的全视野数字切片病理细胞检测方法。S1、构建PAC‑YOLO模型，在YOLOv5框架中嵌入逐块局部空间注意力机制进行特征提取；S2、引入自适应编码器，优化空间特征提取能力；S3、利用多尺度特征融合模块处理不同尺度的特征图；S4、进行数据预处理，完成模型参数初始化；S5、计算损失并采用自适应优化算法更新模型权重；S6、通过验证集评估检测精度，调整模型结构；S7、使用测试集评估模型适用性与鲁棒性。本发明有效解决了现有技术中病理切片细胞检测精度不足和实时响应性能低的问题，显著提高了自动化病理诊断系统的检测精度和适用性。