Morphological identification of leu

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 our database, identified smears from patients who were representative of acute leukemia type (lymphocytic or myelogenous). In each case, we had the results of the
flow cytometry test and stored the acute leukemia subtype. This selection was performed with the help of domain experts (chemists and hematologists) who carefully helped us to choose samples to digitize based on their experience.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การระบุปัญหาของเราคือ การจัดประเภทของมะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลันจากมะเร็งเม็ดเลือดขาวของรูปดิจิทัลรูปไขกระดูก สามารถสรุปสถานการณ์ดังนี้ ภาพแรก ดิจิทัลได้รับ หลังจากการประมวลผลภาพ (การปรับความคมชัดและกรองเสียง) เบื้องต้น ขั้นตอนแรกของวิธีการถูกแบ่งภาพ ซึ่งเกี่ยวข้องกับรหัสของภูมิภาคที่น่าสนใจในภาพ ลักษณะการทำงานแล้วถูกสกัดจากภูมิภาคที่ระบุ ก่อนแบบจัดประเภทถูกสร้างขึ้น รูป 2.2 แสดงสถานการณ์สมมติที่เราเป็น ในการศึกษานี้ weused ฐานข้อมูลภาพเซลล์จากผู้ป่วยจริง [10] ในแต่ละระเบียนในฐานข้อมูลของเรา ระบุ smears จากผู้ป่วยที่มีตัวแทนของชนิดมะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลัน (lymphocytic หรือ myelogenous) ในแต่ละกรณี มีผลการขั้นตอนการทดสอบเซลล์ และเก็บชนิดย่อยของมะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลัน ตัวเลือกนี้ถูกดำเนินการ ด้วยความช่วยเหลือของผู้เชี่ยวชาญโด (นักเคมีและ hematologists) ที่รอบคอบช่วยให้เราเลือกตัวอย่างการ digitize ตามประสบการณ์ของพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจำแนกลักษณะทางสัณฐานวิทยาของพวกคุณ ปัญหาของเราคือการจำแนกลักษณะของเม็ดเลือดจากไขกระดูกแบบดิจิตอลภาพ สถานการณ์สามารถสรุปได้ดังนี้ แรก , ภาพดิจิตอลได้ หลังจากการเตรียมภาพ ( ปรับความคมชัดและกรองเสียงรบกวน ) , ขั้นตอนแรกของวิธีการคือการตัดภาพซึ่งเกี่ยวข้องกับการกำหนดขอบเขตของความสนใจในรูป คุณสมบัติเป็นสารสกัดจากภูมิภาคระบุก่อน
การจำแนกรูปแบบถูกสร้างขึ้น รูปที่ 2.2 แสดงสถานการณ์ที่เราพิจารณา ในการศึกษานี้ weused ฐานข้อมูลรูปภาพเซลล์จากผู้ป่วย [ 10 ] จริง ในแต่ละระเบียนในฐานข้อมูลของเราระบุ รอยเปื้อนจากผู้ป่วยที่ตัวแทนของประเภทลูคีเมียเฉียบพลัน ( วิถีหรือชนิด myelogenous ) ในแต่ละกรณี เราได้ผลของการไหล (
ทดสอบและเก็บทั้งลูคีเมียเฉียบพลัน การเลือกนี้ถูกดำเนินการด้วยความช่วยเหลือของผู้เชี่ยวชาญโดเมน ( นักเคมีและนักโลหิตวิทยา ) ที่รอบคอบ ช่วยให้เราเลือกตัวอย่างรูปแบบขึ้นอยู่กับประสบการณ์ของพวกเขา .