White blood cell detection using saliency detection and CenterNet: A two‐stage approach

人工智能 计算机科学 卷积神经网络 目标检测 计算机视觉 模式识别(心理学) 特征提取 白细胞 特征(语言学) 阶段(地层学) 显著性图 图像(数学) 医学 古生物学 哲学 内科学 生物 语言学
作者
Xin Zheng,Pan Tang,Liefu Ai,Deyang Liu,Youzhi Zhang,Boyang Wang
出处
期刊:Journal of Biophotonics [Wiley]
卷期号:16 (3) 被引量:15
标识
DOI:10.1002/jbio.202200174
摘要

Abstract White blood cell (WBC) detection plays a vital role in peripheral blood smear analysis. However, cell detection remains a challenging task due to multi‐cell adhesion, different staining and imaging conditions. Owing to the powerful feature extraction capability of deep learning, object detection methods based on convolutional neural networks (CNNs) have been widely applied in medical image analysis. Nevertheless, the CNN training is time‐consuming and inaccuracy, especially for large‐scale blood smear images, where most of the images are background. To address the problem, we propose a two‐stage approach that treats WBC detection as a small salient object detection task. In the first saliency detection stage, we use the Itti's visual attention model to locate the regions of interest (ROIs), based on the proposed adaptive center‐surround difference (ACSD) operator. In the second WBC detection stage, the modified CenterNet model is performed on ROI sub‐images to obtain a more accurate localization and classification result of each WBC. Experimental results showed that our method exceeds the performance of several existing methods on two different data sets, and achieves a state‐of‐the‐art mAP of over 98.8%.
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