基于注意力机制的双路径深度学习：ConvNeXt 与 Swin Transformer 携手助力血细胞图像精准分类

在医学图像分析领域，传统血细胞分类方法依赖大量人力和专业知识，易延误诊断且结果不一致。研究人员开展了基于注意力机制的双路径深度学习研究，结合 ConvNeXt 和 Swin Transformer 网络，模型准确率达 99.98%，有望提升诊断效率，助力血液学临床诊断。

　　在医学图像分析飞速发展的当下，血细胞的精准分类对于众多血液系统疾病的诊断和监测起着至关重要的作用。传统方法虽有成效，但往往需要耗费大量人力，还依赖专家知识，这就可能导致诊断延迟，结果也不够稳定。为了解决这些难题，一项创新性的研究诞生啦！该研究构建了一种独特的双路径深度学习架构，巧妙地将卷积神经网络（如 ConvNeXt）和变换器（Swin Transformer）结合起来。卷积神经网络擅长提取局部特征，而变换器则能整合全局信息，二者强强联合，便能精准捕捉血细胞复杂的形态变化。

不仅如此，研究还引入了多尺度预处理模块（MPM）。这个模块可厉害啦，它通过局部对比度增强、全局光照归一化以及形态特征增强等技术，大幅提升了图像质量，让细胞特征更加清晰易辨。

研究人员利用包含 17092 张血细胞图像的综合数据集对模型进行测试，结果令人惊喜！该模型的准确率高达 99.98%，远超现有的其他方法。如此高的准确率，充分证明了这个模型的强大实力，也意味着它极有可能成为临床诊断中的得力助手，能让血细胞分析变得又快又准。高精度的自动化分类流程，不仅可以优化诊断工作流程，减轻医学专业人员的工作负担，还能为血液学领域的患者带来更好的治疗效果呢！