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摘要
脑脊液细胞学检查是诊断脑膜炎、脑炎、梅毒等多类疾病的重要手段。随着AI技术的不断发展，使用AI进行脑脊液细胞分类及细胞学辅助诊断具有重要意义。本文从医院获得细胞涂片到生成检测结果的实际场景出发，设计并实现了一款前后端分离的脑脊液细胞学AI分析系统。基于深度神经网络目标检测和可解释算法，结合脑脊液细胞形态学特征提取，实现了细胞分类、结果可解释、细胞计数，以及辅助标注等功能。该系统有助于对各类型细胞进行精确量化的细胞学分析，可以大大节省医疗资源，对协助临床诊断以及治疗具有重要的应用价值。
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