针对当前医院医疗数据维度高、结构复杂、数据量大的问题,在医疗系统中引入无限深度神经网络模型,通过模型原理分析和构建,实现对外周血细胞中白细胞的分类和计数,利用非线性大规模平行处理方式,提取图像特征向量,进行图像的识别和分类,突破了传统人工神经网络和BP处理数据量的局限性。应用测试结果显示,通过对比分析该算法具有计算能力更强,分析速度更快的优势,在处理更多数据的同时,识别的精准度更高,准确率更大,可以较好地满足现在医疗系统中对白细胞分类计数的需求。
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