一种用于白细胞计算的改进型卷积分神经网络模型

本文公开一种用于白细胞计算的改进型卷积分神经网络模型，涉及人工智能和医学图像处理领域；该模型针对传统白细胞计算方法中特征提取不精准、背景噪声干扰强以及多尺度特征融合不足的问题，通过多层级模块化设计实现医学图像的精细化处理与特征增强；利用图像预处理模块完成白细胞定位、图像自适应划分及增强；借助图像特征提取模块融合多尺度边缘、纹理及灰度特征，构建复合特征向量；通过改进型卷积分神经网络模型模块的多尺度卷积、双层注意力机制及卷积分层计算，实现白细胞轮廓与细胞核特征的精准聚焦、背景噪声抑制及计算效率优化；最终通过可视化终端输出计算结果，显著提升白细胞计数的准确性与鲁棒性，为医学显微图像分析提供高效技术支撑。