基于VGG16的急性淋巴细胞白血病血液细胞显微图像人工智能辅助诊断分类研究

针对临床医学中急性淋巴细胞白血病(Acute Lymphoblastic Leukemia,ALL)血液细胞显微图像分类易错、费时等问题,本文提出了一种基于深度学习VGG16卷积神经网络模型的方法去获取医学图像中高纬度的病理信息。该方法首先将样本数据进行预处理,清洗出符合要求的训练集和验证集,其中还用到了超像素的方法用于训练样本的目标区域提取,然后再将预处理好的数据,输入到VGG16卷积神经网络模型中,对其进行训练,最后输入验证集进入模型中进行验证,实验结果表明,该分类方法能有效地完成ALL血液细胞显微图像是否患病的分类。