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摘要本文研究了视觉模型（VLM）在外周血细胞自动形态学分析中的应用。虽然手动显微镜分析仍然是血液学诊断的金标准，但它既耗时又可能会受到观察者间的变化。这项工作旨在开发和评估能够从微观图像中对血细胞进行准确的形态描述的微调VLM。我们的方法论包括三个主要阶段：首先，我们创建了一个合成数据集，该数据集由10,000个外周血细胞图像与专家制作的形态描述配对。第二，我们在三个开源VLMS上使用低级适应性（LORA）和量化Lora（Qlora）进行了微调方法：Llama 3.2，Qwen和Smovlm。最后，我们开发了一个基于Web的界面，用于实用部署。的结果表明，在预先调整后所有模型的所有模型中都有显着改善，QWEN的性能最高（BLEU：0.22，Rouge-1：0.55，Bertscore F1：0.89）。为了确保可访问性并实现正在进行的评估，该模型已被部署为网络空间的Web应用程序，使研究社区可自由使用。我们得出的结论是，微调的VLM可以有效地分析外周血细胞形态，从而为血液学分析提供了标准化的潜力。这项工作建立了一个框架，可以将视觉模型改编为专业的医疗成像任务，这对改善临床环境中的诊断工作流程的影响。完整的实现可在GitHub
外周血细胞图像分析的语言模型
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