基于深度神经网络从显微血涂片图像自动检测急性淋巴细胞白血病亚型
图像与视频处理
2022-08-22 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
估计每年新诊断白血病约 300,000 例，占所有新发癌症的 2.8%，且患病率日益上升。最危险且致命的白血病类型是急性淋巴细胞白血病 (ALL)，其影响包括儿童与成人在内的各年龄群体。本研究中，我们提出一种利用深度神经网络 (DNN) 从显微血涂片图像检测多种形态 ALL 原始细胞的自动系统。该系统能以 98% 准确率检测多种 ALL 细胞亚型。此外，我们开发了远程诊断软件，以从显微血涂片图像实时支持 ALL 亚型诊断。
引用
@article{arxiv.2208.08992,
title = {Automated Detection of Acute Lymphoblastic Leukemia Subtypes from Microscopic Blood Smear Images using Deep Neural Networks},
author = {Md. Taufiqul Haque Khan Tusar and Roban Khan Anik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.08992},
year = {2022}
}
备注
25 pages, 20 figures, A project report submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Bachelor of Science in Computer Science and Engineering at City University, Dhaka 1216, Bangladesh