深度卷积神经网络驱动的自动化ALL细胞分类器：提升急性淋巴白血病诊断效率

深度卷积神经网络在医学领域中发挥着日益重要的作用，特别是在复杂疾病的自动诊断方面。本研究聚焦于利用深度学习技术解决急性淋巴细胞白血病（ALL）的自动识别问题，这是一种由于恶性淋巴细胞过度增殖而引起的血液系统恶性肿瘤。传统的病理学分类方法依赖于专业病理学家对细胞图像的精细分析，但这一过程耗时且易受主观差异的影响。 作者提出了一种创新的方法，即采用深度卷积神经网络（CNN）进行ALL细胞分类任务的自动化。他们特别关注了迁移学习的应用，通过整合多种数据增强和预处理策略，优化模型的泛化能力。这些策略包括估计不同模型的性能指标，如F1分数、曲线下面积（AUC）和kappa值，以确定最佳的权重分配。研究中，他们利用了C-NMC-2019 ALL数据集进行模型训练和验证。 所提出的加权集成模型在初步测试中显示出优异的表现，达到了89.7%的加权F1分数，88.3%的平衡准确度以及0.948的AUC，这表明模型在区分正常细胞和ALL细胞之间具有较高的准确性。模型的性能通过可视化工具——梯度类激活图得到了进一步确认，对比其他集成候选模型如Xception、VGG-16、DenseNet-121、MobileNet和InceptionResNet-V2，结果显示所提模型具有更为集中的学习区域，意味着其在ALL细胞特征提取上更有效。 这项研究不仅提升了ALL诊断的自动化水平，减少了人工分析的工作负担，还有助于提高诊断的一致性和可靠性。未来的研究可能进一步优化模型结构和参数调优，以期在临床实践中得到更广泛的应用，从而推动医学信息学在个性化医疗和精准诊断领域的进步。