深度学习新算法 SSW-YOLO：精准突破血细胞检测难题

为解决血细胞小目标及低分辨率图像检测问题，研究人员开发 SSW-YOLO 算法，mAP 达 94.0%，提升诊断精度。

　　深度学习在医学图像分析领域的融合推动了显著进展，尤其在血细胞自动检测方面。尽管 YOLO 系列算法已广泛应用于实时目标检测，但在血细胞这类小目标以及低分辨率图像的检测上仍需进一步优化。在此背景下，一种名为 SSW-YOLO 的全新算法应运而生，旨在应对这些挑战。SSW-YOLO 的主要创新点包括：采用空间到深度卷积（SPD-Conv）层增强特征提取；运用 Swin Transformer 实现多尺度注意力机制；简化 c2f 模块以降低模型复杂度；利用 Wasserstein 距离损失（WDLoss）函数提高定位精度 。通过这些改进，SSW-YOLO 显著提升了血细胞检测的准确性和效率，减少了人为误差，进而加快了血液疾病的诊断速度，提高了临床诊断的精确性。在 BCCD 血细胞数据集上的实证分析表明，SSW-YOLO 的平均精度均值（mAP）达到 94.0%，展现出相较于现有方法更为卓越的性能。