EPSMS for acute leukemia classifica

EPSMS for acute leukemia classification
This section describes our proposed approach for acute leukemia classification using EPSMS. We first describe the scenario. Next, we describe the methods used for cell segmentation and feature extraction. Finally, we describe how EPSMS was used to select competitive classification models.

Morphological identification of leukemia Our problem was the morphological classification of acute leukemia from digitized bone marrow images. The scenario can be summarized as follows. First, digitized images were obtained. After preprocessing the images (to adjust for the contrast and filtering noise), the first step of the methodology was image segmentation, which involved the identification of regions of interest in images. Features were then extracted from the regions identified, before
the classification model was built. Figure 2.2 shows the scenario we considered. In this study,weused a database of cell images from real patients [10]. In each record in

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

EPSMS สำหรับการจัดประเภทของมะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลัน
ส่วนนี้อธิบายวิธีการนำเสนอของเราสำหรับการจัดประเภทของมะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลันโดยใช้ EPSMS เราต้องอธิบายสถานการณ์ ถัดไป เราอธิบายวิธีการที่ใช้สำหรับแยกแบ่งและลักษณะการทำงานของเซลล์ สุดท้าย เราอธิบายวิธีใช้ EPSMS ในการเลือกรูปแบบการแข่งขันประเภท

การระบุปัญหาของเราคือ การจัดประเภทของมะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลันจากมะเร็งเม็ดเลือดขาวของรูปดิจิทัลรูปไขกระดูก สามารถสรุปสถานการณ์ดังนี้ ภาพแรก ดิจิทัลได้รับ หลังจากการประมวลผลภาพ (การปรับความคมชัดและกรองเสียง) เบื้องต้น ขั้นตอนแรกของวิธีการถูกแบ่งส่วนรูปภาพ ที่เกี่ยวข้องกับรหัสของภูมิภาคที่น่าสนใจในภาพ คุณลักษณะถูกสกัดจากภูมิภาคที่ระบุ ก่อนแล้ว
แบบจัดประเภทถูกสร้างขึ้น รูป 2.2 แสดงสถานการณ์สมมติที่เราเป็น ในการศึกษานี้ weused ฐานข้อมูลภาพเซลล์จากผู้ป่วยจริง [10] ในแต่ละระเบียนใน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

EPSMS สำหรับการจำแนกประเภทลูคีเมียเฉียบพลัน
ในส่วนนี้จะอธิบายถึงวิธีการที่นำเสนอของเราสำหรับการจำแนกประเภทลูคีเมียเฉียบพลันใช้ EPSMS ครั้งแรกที่เราอธิบายสถานการณ์ ต่อไปเราจะอธิบายถึงวิธีการที่ใช้ในการแบ่งส่วนของเซลล์และการดึงความสามารถ สุดท้ายเราอธิบายวิธี EPSMS ถูกใช้ในการเลือกรูปแบบการจัดหมวดหมู่ในการแข่งขันประจำตัวของสัณฐานวิทยาของโรคมะเร็งเม็ดเลือดปัญหาของเราคือการจำแนกลักษณะทางสัณฐานวิทยาของโรคมะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลันจากภาพไขกระดูกดิจิทัล สถานการณ์สามารถสรุปได้ดังต่อไปนี้ ขั้นแรกให้ภาพดิจิทัลที่ได้รับ หลังจาก preprocessing ภาพ (เพื่อปรับความคมชัดและเสียงการกรอง) ขั้นตอนแรกของวิธีการแบ่งส่วนเป็นภาพที่เกี่ยวข้องกับบัตรประจำตัวของภูมิภาคที่น่าสนใจในภาพ คุณสมบัติถูกสกัดแล้วจากภูมิภาคที่ระบุไว้ก่อนที่รูปแบบการจัดหมวดหมู่ที่ถูกสร้างขึ้น รูปที่ 2.2 แสดงให้เห็นถึงสถานการณ์ที่เราถือว่า ในการศึกษานี้ weused ฐานข้อมูลของภาพเซลล์จากผู้ป่วยจริง [10] ในแต่ละระเบียนใน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

epsms สำหรับ
การจำแนกเม็ดเลือดขาวเฉียบพลันส่วนนี้อธิบายถึงวิธีการที่เสนอของเราสำหรับการจำแนกเม็ดเลือดขาวเฉียบพลันโดยใช้ epsms . เราอธิบายสถานการณ์ ต่อไป เราจะได้อธิบายวิธีการที่ใช้ในการแบ่งเซลล์ และการแยกคุณลักษณะ เราก็อธิบายว่า epsms ถูกใช้เพื่อเลือกรูปแบบการแข่งขัน .

การจำแนกลักษณะทางสัณฐานวิทยาของพวกคุณ ปัญหาของเราคือการจำแนกลักษณะของเม็ดเลือดจากไขกระดูกแบบดิจิตอลภาพ สถานการณ์สามารถสรุปได้ดังนี้ แรก , ภาพดิจิตอลได้ หลังจากการเตรียมภาพ ( ปรับความคมชัดและกรองเสียงรบกวน ) , ขั้นตอนแรกของวิธีการคือการตัดภาพซึ่งเกี่ยวข้องกับการกำหนดขอบเขตของความสนใจในรูป คุณสมบัติเป็นสารสกัดจากภูมิภาคระบุก่อน
การจำแนกรูปแบบถูกสร้างขึ้น รูปที่ 2.2 แสดงสถานการณ์ที่เราพิจารณา ในการศึกษานี้ weused ฐานข้อมูลรูปภาพเซลล์จากผู้ป่วย [ 10 ] จริง ในแต่ละระเบียนใน