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本发明公开了一种基于混合智能的血液疾病智能诊疗辅助方法，包括如下步骤：获取细胞形态学图像与病理全切片图像并预处理，得到待分析图像；对细胞图像分割、边界修正并提取形态特征；将细胞聚为形态学簇并生成摘要；依据专家簇级裁决校正细胞证据分数；对病理图像切块、分割、精修并构建实例包；按骨髓长轴输入ABMIL，融合细胞证据生成分类、置信度、图像依据和建议。本发明实现了基于细胞形态学与病理全切片的血液疾病智能诊疗，高精度分类与可视化依据生成。

本发明提供一种基于双粒度跨阶段校准网络的反应性淋巴细胞识别方法与系统，涉及细胞识别技术领域。所述方法获取外周血涂片显微图像，通过定位和裁剪得到单细胞图像；将单细胞图像输入双粒度跨阶段校准网络，通过双粒度表征编码模块分别提取细胞整体结构特征和局部细胞学细节特征；通过渐进式阶段耦合融合模块将浅层融合特征逐级传递至深层阶段；利用双向门控语义校准模块通过跨粒度语义交互、通道门控和空间门控增强判别特征，最终根据判别特征进行分类，输出单细胞图像对应的血细胞类别。本发明能够提高反应性淋巴细胞与正常淋巴细胞、单核细胞、原始细胞等形态相似类别之间的区分能力，适用于血涂片图像辅助筛查和智能分析。