在医学检验与人工智能交叉融合的前沿领域，一项由学生主导的创新成果引发关注。近日，河南工业贸易职业学院“智绘医图”学生创新团队宣布，其自主研发的“基于计算机视觉的智慧医疗图像智能分析系统”取得实质性进展。该系统能够对医学显微镜下的细胞图像进行高速、精准的自动识别与分析，为病理检验的数字化、智能化提供了新的技术方案。

该系统核心在于利用深度学习和计算机视觉技术，构建了一个高效的细胞图像智能分析模型。传统细胞形态学分析高度依赖检验人员通过显微镜进行人工观察，存在主观性强、效率受限、易疲劳等问题。针对这一行业痛点，该团队开发的系统实现了从细胞图像上传、自动预处理、特征提取到智能分类识别的全流程自动化。

项目技术负责人介绍，该系统通过对海量已标注的细胞图像数据进行深度学习训练，使模型掌握了识别各类细胞形态特征的能力。在实际测试中，系统对典型细胞图像的识别准确率稳定在96％以上，分析速度较传统人工方式显著提升，并能生成包含细胞统计、形态参数及可视化标记的详细报告，极大提升了分析过程的客观性与可重复性。

目前，该团队正着力推进系统的实用化与优化工作，包括增强模型对复杂场景和不同染色制片的适应能力，以及完善与实验室信息管理系统的数据对接接口。这项由在校学生完成的创新实践，展现了年轻一代将前沿技术应用于生命健康领域的探索精神与解决问题的潜力。