面向域迁移的白血球分类的分层集成推理管道
计算机视觉与模式识别
2026-04-28 v1
摘要
自动化白血球（WBC）分类是可扩展白血病筛查的关键任务。然而，实际部署面临着由染色方案、扫描仪特性及实验室间差异导致的域迁移挑战，这些因素常常导致模型性能下降。2026 年 ISBI White Blood Cell Classification 挑战赛（WBCBench）旨在推动稳健的 WBC 识别，特别关注准确识别中性粒细胞及其他临床关键稀有亚型。我们提出了一种针对域迁移场景下的白血球分类的记忆增强、分层集成管道，利用特征库和使用 LoRA 微调的 DinoBloom backbone。我们的三阶段推理层次结构在每个级别结合 k 近邻（kNN）检索，从而减少对单一决策的依赖。在 WBCBench 数据集上评估后，我们的方法在最终测试阶段的宏平均 F1 分数排名进入前十。
引用
@article{arxiv.2604.23271,
title = {A Hierarchical Ensemble Inference Pipeline for Robust White Blood Cell Classification Under Domain Shifts},
author = {Ruyi Dai and Tingkwong Ng and Hao Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.23271},
year = {2026}
}