論文の概要: LeukocyteCount: Automatic Identification and Counting for leukocytes using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04486v1
• Date: Sun, 05 Jul 2026 20:18:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.947779
• Title: LeukocyteCount: Automatic Identification and Counting for leukocytes using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による白血球の自動同定と測定
• Abstract要約: 白血球(WBC)は、体内の感染防御機構を評価するのに必須のマーカーである。 WBCの数え方と分類の伝統的な方法は労働集約的であり、主に人間の誤りによって不正確になる傾向がある。 本研究では、特定課題の軽減を目的とした機械学習に基づく自動解決策を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6369115962791501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Diagnosing and monitoring diseases frequently involves the analysis of human biological samples, with blood analysis being pivotal. Specifically, leukocytes, or white blood cells (WBCs), are essential markers for evaluating the body's defense mechanisms against infections. Traditional methods for WBC counting and classification are labor-intensive and prone to inaccuracies, primarily due to human error. The conventional processes for blood cell analysis, especially those concerning WBCs, are beset with difficulties. These include the laborious nature of manual counting and the susceptibility to errors, which can significantly impact the accuracy and reliability of disease diagnosis and monitoring. This study proposes an automated, machine learning-based solution aimed at mitigating the identified challenges. By employing a hybrid model that integrates Yolov5 for the detection of WBCs, coupled with a finely tuned, pre-trained MobileNetV2 model and a Logistic Regression classifier, the study innovates in the accurate identification, counting, and classification of WBCs into four distinct types. The methodology leverages the BCCD dataset for training and validation purposes. The application of the proposed hybrid machine learning model has yielded remarkable results, demonstrating a detection accuracy rate of 98\% through the Yolov5 stage, and an unparalleled classification accuracy of 99.04\% in subsequent stages utilizing MobileNetV2 and Logistic Regression. Additionally, Our proposed YOLOv5-based RBC detection module achieves an F1 score of 99.73\%, which outperforms the baseline. These findings underscore the model's potential in transforming traditional laboratory practices for WBC analysis, offering a path towards more accurate, efficient, and reliable disease diagnostics and monitoring.
• Abstract（参考訳）: 疾患の診断とモニタリングには、血液分析が重要となるヒトの生物学的サンプルの分析が含まれることが多い。 特に白血球(白血球、または白血球)は、感染に対する身体の防御機構を評価するのに必須のマーカーである。 WBCの数え方と分類の伝統的な方法は労働集約的であり、主に人間の誤りによって不正確になる傾向がある。 従来の血液細胞解析のプロセス、特にWBCに関するプロセスは困難に満ちている。 これには、手動計数の面倒な性質やエラーへの感受性が含まれており、疾患の診断とモニタリングの正確さと信頼性に大きな影響を及ぼす可能性がある。 本研究では、特定課題の軽減を目的とした機械学習に基づく自動解決策を提案する。 WBCの検出にYolov5を統合するハイブリッドモデルと、微調整された事前訓練されたMobileNetV2モデルとロジスティック回帰分類器を組み合わせることで、WBCの正確な識別、カウント、分類を4つの異なるタイプに改善する。 この手法は、BCCDデータセットをトレーニングと検証の目的で活用する。 提案したハイブリッド機械学習モデルの応用は、ヨロフ5段階における検出精度98\%と、MobileNetV2 と Logistic Regression を用いたその後の段階における非並列分類精度99.04\%という顕著な結果を得た。 さらに,提案した YOLOv5 ベースの RBC 検出モジュールは,F1 スコア 99.73 % を達成し,ベースラインを上回った。 これらの知見は、WBC分析のための従来の実験室のプラクティスを変換し、より正確で効率的で信頼性の高い疾患の診断とモニタリングへの道筋を提供するモデルの可能性を強調している。

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