针对医学中血细胞图像研究中粘连细胞难以分割的问题，提出一种基于主凹点检测的分割算法。通过滤波预处理去除图像的噪声以改善图像质量，基于改进的活动轮廓模型初步提取细胞轮廓，通过寻找主凹点的方法准确定位粘连细胞凹点位置，标记并融合细胞图像轮廓、粘连形状等特性，实现粘连细胞分离。实验结果表明，该方法具有很好的分割准确度和完整度，且该算法具有普适性。

追踪癌症血液颗粒

行业-电子政务-基于静电纺丝的聚砜膜制备及其在快速血糖传感器血细胞压积误差校正上的研究与应用.zip

行业分类-物理装置-一种血细胞分析仪用抽血装置.zip

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该数据集包含12,500个血细胞增强图像（JPEG），并带有伴随的细胞类型标签（CSV）。每种4种不同的细胞类型大约有3,000张图像，这些图像分为4个不同的文件夹（根据细胞类型）。基于血液的疾病的诊断通常涉及识别和表征患者的血液样本，因此检测和分类血细胞亚型的自动化方法具有重要的医学应用。 Blood Cell Images_datasets.txt Blood Cell Images_datasets.zip

采用不同固定剂和染色剂对曼氏无针乌贼的血细胞进行处理，利用组织学的手段对血细胞形态进行了观察、记数和测量．曼氏无针乌贼血细胞浓度平均为2.5×107 cells/mL．根据细胞质中颗粒的多少、大小、折光性、染色特性及血细胞的大小、核质比等，将曼氏无针乌贼的血细胞分为二大类：透明细胞和颗粒细胞．透明细胞近圆形，直径7.65～8.28μm，细胞核卵圆形，较大，细胞质中颗粒很少，核质比约0.66，约占总细胞数的45.3％；颗粒细胞圆形，直径9.58～10.42μm，细胞质中有大量嗜酸性颗粒，核质比较小，约0.4

全血细胞计数（CBC）数据集 数据集包含360个血液涂片图像及其注释文件，这些图像分为Training ， Testing集和Validation集。 训练文件夹包含300张带注释的图像。 测试和验证文件夹都包含60张带有注释的图像。 我们已经对进行了一些修改，以准备此CBC数据集，其中一些图像注释文件包含的红细胞（RBC）低于实际值，并且一个注释文件完全不包含任何RBC，尽管细胞涂片图像包含RBC。 。 因此，我们清除了所有错误文件，并将数据集分为三部分。 在360个涂片图像中，首先将300个带有注释的血细胞图像用作训练集，然后将60个带有注释的图像中的其余图像用作测试集。 由于数据不足，训练集的一个子集用于准备包含60个带注释图像的验证集。 纸 修改并准备好的数据集以 :link: 如果您使用此数据集，请引用本文： @article{alam2019machine, title={

MISP.rar中包含148张清晰的血细胞涂片图像，图片包含少量的白细胞和大量的红细胞，可以用来进行白细胞分类和红细胞计数实验，但白细胞是未分类的，红细胞的重叠度较低，边缘清晰，可以进行手动计数

包含81张血液细胞的图片，没有标签，每张包含若干白细胞和若干红细胞。 白细胞的边缘清晰，可以用于进行白细胞的分割和分类实验，红细胞重叠度较高。