The microscopic study of human bloo

The microscopic study of human blood has led to the conclusion that a set of methods, including microscope color imaging, segmentation, classification, and clustering can allow the identification of patients suffering from leukemia (Weinberg, 1996, Uthman, 2008). Machine learning is one of the methods used in image processing for detection of blast cells. This research focuses on AML and the classification of the eight subtypes mentioned previously, M0 to M7. This is an important issue since they require different treatment. All subtypes share extensive similarities which makes identification under a microscope difficult, time-consuming and physically tiring for the hematologists. There are two classification schemata for AML, the French-American-British (FAB) and the World Health Organization (WHO) system. The FAB classification of AML describes 8 main types, M0, M1, M2, M3, M4, M5, M6 and M7 shown on Tables 1.2 (a) and (b).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษาด้วยกล้องจุลทรรศน์เลือดมนุษย์ได้นำสรุปว่าชุดของวิธีการ รวมภาพสีของกล้องจุลทรรศน์ แบ่งกลุ่ม ประเภท และคลัสเตอร์สามารถระบุผู้ป่วยที่ทุกข์ทรมานจากมะเร็งเม็ดเลือดขาว (Weinberg, 1996, Uthman, 2008) เครื่องเรียนเป็นหนึ่งในวิธีที่ใช้ในการประมวลผลสำหรับการตรวจหาระเบิดเซลล์ภาพ งานวิจัยนี้มุ่งเน้นภาษาและประเภทของ subtypes แปดที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ M0 ให้ M7 นี่เป็นประเด็นสำคัญเนื่องจากพวกเขาต้องการรักษาแตกต่างกัน Subtypes ทั้งหมดใช้ร่วมกันความเหมือนอย่างละเอียดซึ่งทำให้การระบุภายใต้กล้องจุลทรรศน์ยาก ใช้เวลามาก และเหนื่อยจริงสำหรับการ hematologists มีสองประเภท schemata ในภาษา ฝรั่งเศสอเมริกันอังกฤษ (FAB) และระบบองค์กรสุขภาพโลก () การจัดประเภทภาษา FAB อธิบาย 8 ชนิดหลัก M0, M1, M2, M3, M4, M5, M6 และ M7 ที่แสดงในตารางที่ 1.2 (ก) และ (ข) .

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษาด้วยกล้องจุลทรรศน์เลือดมนุษย์ได้นำไปสู่​​ข้อสรุปว่าชุดของวิธีการรวมทั้งการถ่ายภาพสีกล้องจุลทรรศน์การแบ่งส่วนการจัดหมวดหมู่และการจัดกลุ่มสามารถอนุญาตให้บัตรประจำตัวของผู้ป่วยที่ทุกข์ทรมานจากโรคมะเร็ง (Weinberg 1996 Uthman, 2008) การเรียนรู้เป็นหนึ่งในวิธีการที่ใช้ในการประมวลผลภาพในการตรวจหาเซลล์ระเบิด การวิจัยครั้งนี้มุ่งเน้นไปที่การจัดหมวดหมู่และการป้องกันการฟอกเงินของแปดชนิดย่อยที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ที่จะ M0 M7 นี้เป็นเรื่องที่สำคัญเพราะพวกเขาต้องการการรักษาที่แตกต่างกัน ชนิดย่อยทั้งหมดจะใช้ความคล้ายคลึงกันอย่างกว้างขวางซึ่งทำให้ประชาชนภายใต้กล้องจุลทรรศน์ที่ยากใช้เวลานานและร่างกายที่เหน็ดเหนื่อยกับอายุรกรรมโรคเลือด มีสอง schemata การจัดหมวดหมู่เพื่อ AML, ฝรั่งเศสอเมริกันอังกฤษ (FAB) และระบบขององค์การอนามัยโลก (WHO) มี การจัดหมวดหมู่ของ FAB AML อธิบายถึง 8 ประเภทหลัก M0, M1, M2, M3, M4, M5, M6 และ M7 แสดงในตาราง 1.2 (ก) และ (ข)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษาด้วยกล้องจุลทรรศน์ของเลือดมนุษย์ได้สรุปได้ว่า ชุดของวิธีการรวมถึงกล้องจุลทรรศน์ ภาพ สี การตัด การจัดหมวดหมู่ และแบ่งกลุ่มข้อมูลสามารถช่วยให้ตัวของผู้ป่วยทุกข์ทรมานจากโรคมะเร็งเม็ดเลือดขาว ( Weinberg , 1996 , uthman , 2008 ) การเรียนรู้เครื่องเป็นหนึ่งในวิธีที่ใช้ในการประมวลผลภาพสำหรับการตรวจหาระเบิดเซลล์งานวิจัยนี้เน้น AML และการจำแนกประเภทของแปดชนิดย่อยที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ m0 กับ M7 . นี้เป็นปัญหาที่สำคัญเนื่องจากพวกเขาต้องการการรักษาที่แตกต่างกัน . ชนิดย่อยแบ่งปันความคล้ายคลึงกันซึ่งทำให้ประชาชนกว้างขวางภายใต้กล้องจุลทรรศน์ยาก ใช้เวลานาน และร่างกายที่เหน็ดเหนื่อยสำหรับนักโลหิตวิทยา . มีอยู่สองประเภทสำหรับ AML ลู ,อเมริกันฝรั่งเศสอังกฤษ ( FAB ) และองค์การอนามัยโลก ( WHO ) ระบบ fab หมวดหมู่ของ AML อธิบาย 8 ประเภทหลัก m0 M1 , M2 , M3 , M4 , M5 , M6 , M7 และแสดงบนตารางที่ 1.2 ( a ) และ ( b )
.