Decoupling Detection and Classification to Improve Morphological Phenotype Analysis of Sickle Red Blood Cells in Full-Scope Microscopy
Cette étude propose un cadre computationnel hybride en deux étapes, combinant une détection par YOLO et une classification par ensemble DenseNet121, pour améliorer avec précision l'analyse des phénotypes morphologiques des globules rouges dans la drépanocytose à partir d'images microscopiques complètes, surpassant ainsi les modèles de détection-classification uniques.