This report presents Classification

This report presents Classification of blood cells allows the evaluation and diagnosis of a vast number of diseases. Through the analysis of white blood cells (WBCs) the ALL - Acute Lymphocytic Leukemia, a blood cancer that can be fatal if left untreated, can be detected. Nowadays the morphological analysis of blood cells is performed manually by skilled operators. This involves numerous drawbacks, such as slowness
of the analysis and a non-standard accuracy, dependent on the operator skills. In literature there are only few examples of automated systems in order to analyze and classify the blood cells, most of which only partial. This report presents a complete and fully automatic. This report presents method for WBCs identification and Classification from microscopic images. Method for classifying leukemia. Leukemia is divided into 2 categories which are acute leukemia and chronic leukemia and other subordinate types. This report presents classification of Foil of Bretagne (Lymphoid) and Almeida Lloyd (Myeloid). The experiment results showed that the performance of identification leukemia using our image processing techniques could classify Lymphoid stem cells and Myeloid stem cells.The features are extracted from the segmented images acute leukemia classification by k-means clustering and support vector machine.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นำเสนอรายงานนี้ประเภทของเซลล์เม็ดเลือดช่วยให้การประเมินและการวินิจฉัยโรคหลายโรคมากมาย ผ่านการวิเคราะห์เซลล์เม็ดเลือดขาว (WBCs) ทั้งหมด - มะเร็งเม็ดเลือดขาว Lymphocytic เฉียบพลัน โรคมะเร็งเลือดที่ร้ายแรงถ้าซ้ายไม่ถูกรักษา สามารถตรวจจับ ในปัจจุบันการวิเคราะห์สัณฐานของเม็ดเลือดจะดำเนินการด้วยตนเอง โดยผู้เชี่ยวชาญ นี้เกี่ยวข้องกับข้อเสียมากมาย เช่น slowness
การวิเคราะห์ความแม่นยำมาตรฐาน ขึ้นอยู่กับทักษะของผู้ปฏิบัติงาน ในวรรณคดี มีเพียงไม่กี่ตัวอย่างของระบบอัตโนมัติเพื่อวิเคราะห์ และจัดประเภทเม็ดเลือด ส่วนใหญ่ของที่บางส่วนเท่านั้น รายงานนี้แสดงทั้ง และอัตโนมัติ รายงานนี้แสดงวิธี WBCs รหัสการจัดประเภทจากภาพด้วยกล้องจุลทรรศน์ วิธีการจัดประเภทมะเร็งเม็ดเลือดขาว มะเร็งเม็ดเลือดขาวแบ่งออกเป็น 2 ประเภทได้แก่มะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลัน และเรื้อรังมะเร็งเม็ดเลือดขาว และชนิดย่อยอื่น ๆ รายงานนี้แสดงการจัดประเภทฟอยล์ Bretagne (Lymphoid) และ Almeida ลอยด์ (Myeloid) ผลการทดลองพบว่า ประสิทธิภาพของมะเร็งเม็ดเลือดขาวรหัสที่ใช้เทคนิคการประมวลผลภาพของเราสามารถแบ่งประเภท Lymphoid เกิดเซลล์และเซลล์ต้นกำเนิดชนิดไมอิลอยด์ที่สกัดจากการจัดประเภทของมะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลันภาพที่แบ่งเป็นส่วน ๆ โดย k-วิธีการคลัสเตอร์ และสนับสนุนเครื่องแบบเวกเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รายงานนี้นำเสนอการจำแนกเม็ดเลือด ช่วยประเมินและวินิจฉัยเป็นจํานวนมากโรค ผ่านการวิเคราะห์ของเม็ดเลือดขาว ( wbcs ) ทั้งหมด - เฉียบพลันมะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลันชนิดลิมโฟบลาสติก , มะเร็งในเลือดที่สามารถร้ายแรงหากไม่ถูกรักษาซ้าย สามารถตรวจพบ ในปัจจุบันการวิเคราะห์ทางสัณฐานวิทยาของเซลล์เม็ดเลือดจะดำเนินการด้วยตนเอง โดยผู้ประกอบการที่มีทักษะนี้มีข้อเสียมากมาย เช่น ช้า
การวิเคราะห์และมาตรฐานความถูกต้องขึ้นอยู่กับผู้ประกอบการ ทักษะ ในวรรณคดีมีเพียงไม่กี่ตัวอย่างของระบบโดยอัตโนมัติเพื่อวิเคราะห์และจำแนกเซลล์เม็ดเลือด ซึ่งส่วนใหญ่เพียงบางส่วน รายงานนี้เสนอที่สมบูรณ์และเต็มอัตโนมัติรายงานนี้นำเสนอวิธีการ wbcs การจำแนกจากภาพถ่ายจากกล้องจุลทรรศน์ . วิธีการแยกเม็ดเลือดขาว เม็ดเลือดขาวแบ่งเป็น 2 ประเภท ซึ่งเป็นลูคีเมียเฉียบพลันและมะเร็งเม็ดเลือดขาวเรื้อรังและประเภทอื่น ๆ ผู้ใต้บังคับบัญชา รายงานนี้นำเสนอประเภทของฟอยล์ของแคว้นเบรอตาญ ( น้ำเหลือง ) และ อัลเมด้า ลอยด์ ( 10 )จากผลการทดลองพบว่า ประสิทธิภาพของการจำแนกมะเร็งเม็ดเลือดขาวด้วยเทคนิคการประมวลผลภาพของเราสามารถจำแนกเซลล์ต้นกำเนิดและเซลล์เม็ดเลือดชนิดลำต้น ลักษณะเป็นสารสกัดจากส่วนภาพเฉียบพลันมะเร็งเม็ดเลือดขาวโดยการจำแนกข้อมูลและเครื่อง k-means
เวกเตอร์สนับสนุน