摘要
血细胞自动检测在临床诊断和治疗中发挥着至关重要的作用。
传统的血细胞检测方法主要依赖于人工识别，存在着效率低、主观性强、易出错等问题。
近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了突破性进展，为血细胞自动检测提供了新的思路。
本文首先介绍了血细胞自动检测的研究背景和意义，以及深度学习技术的基本原理和发展现状。
然后，对基于深度学习的血细胞自动检测方法进行了综述，详细介绍了不同深度学习模型在血细胞检测中的应用，包括目标检测模型、图像分割模型和分类模型等。
此外，还分析了不同深度学习模型的优缺点，并比较了它们在不同数据集上的性能表现。
最后，总结了基于深度学习的血细胞自动检测技术面临的挑战和未来发展方向。
关键词：血细胞自动检测；深度学习；目标检测；图像分割；分类
血细胞是血液中重要的组成部分，其形态、数量和比例的变化与多种疾病密切相关。
血细胞分析是临床诊断和治疗的重要依据，例如，白细胞计数异常可能是感染、炎症或白血病的征兆，红细胞计数减少可能是贫血的指征，血小板计数降低则可能导致出血倾向。
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