基于改进YOLOv11的生物细胞检测计数

李梦瑶; 王宇航; 裴兴豪; 张青峰; 曹冠英; 李亚红

doi:10.19670/j.cnki.dlgydxxb.2025.0610

大连工业大学学报 ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (06) : 453 -460. DOI: 10.19670/j.cnki.dlgydxxb.2025.0610

基于改进YOLOv11的生物细胞检测计数

李梦瑶, 王宇航, 裴兴豪, 张青峰, 曹冠英, 李亚红

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摘要

针对生物细胞多态性表型与空间拓扑重叠的复杂显微特征，提出基于改进YOLOv11模型的显微细胞检测与计数方法。为解决高分辨率原始图像难以直接输入神经网络的问题，采用分块处理策略，将全视野图像分割为预设尺寸的子图像，并设定边界标注规则，仅标注图像边界处50%以上面积位于当前子图像内的细胞，以消除相邻子图像间的重复计数问题；引入全局注意力机制（GAM）强化细胞特征，通过动态调节特征通道权重抑制背景噪声干扰；新增P₂检测头，构建P₂、P₃、P₄、P₅四尺度特征金字塔，利用浅层高分辨率特征提升微小细胞检测能力。实验结果表明，改进后的模型在自建显微细胞数据集上的检测精度达97.8%;对4 533个细胞进行统计，计数总误差为5.29%。