白帶顯微圖像中白細胞的數量可以提示陰道炎癥的嚴重程度。目前對白帶中白細胞的檢測主要依靠醫學專家們的人工鏡檢，這種人工檢查耗時、昂貴且容易出錯。近年來，有研究提出基于深度學習技術對白帶白細胞實現智能檢測，但是這類方法通常需要人工標注大量的樣本作為訓練集，標注代價高。因此，本研究提出運用深度主動學習算法來實現對白帶顯微圖像中白細胞的智能檢測。在主動學習框架下，首先以少量的標注樣本作為基礎訓練集，采用更快的卷積神經網絡（Faster R-CNN）訓練檢測模型，再自動挑選最有價值的樣本進行人工標注，從而迭代更新訓練集和相應的檢測模型，使模型的性能不斷提高。實驗結果表明，深度主動學習技術能在較少的人工標注樣本下獲得較高的檢測精度，對白細胞檢測的平均精度達到了 90.6%，可以滿足臨床常規檢查要求。