In this research, techniques could

In this research, techniques could classify leukocytes and categorize them into 2 major types which are Lymphoid stem cells and Myeloid stem. The experiment results showed that the performance of identification leukemia. The features are extracted from the segmented images and classified using the Support Vector Machine (SVM). Proposed system robustly segments and classifies Acute Myelogenous Leukemia.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในงานวิจัยนี้ เทคนิคสามารถจัดประเภท leukocytes และจัดประเภทเป็น 2 ประเภทหลักได้แก่ Lymphoid สเต็มเซลล์และชนิดไมอิลอยด์ก้าน ผลการทดลองพบว่าประสิทธิภาพของรหัสมะเร็งเม็ดเลือดขาว ที่สกัดจากภาพแบ่งส่วน และจำแนกประเภทโดยใช้เครื่องจักรสนับสนุนเวกเตอร์ (SVM) ระบบนำเสนอส่วน และแบ่งประเภทของมะเร็งเม็ดเลือดขาว Myelogenous เฉียบพลันอย่างทนทาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในงานวิจัยนี้เทคนิคสามารถแบ่งประเภทของเม็ดเลือดขาวและประเภทพวกเขาเป็น 2 ประเภทหลักซึ่งเป็นเซลล์ต้นกำเนิดจากน้ำเหลืองและต้นกำเนิดเม็ดเลือด ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการทำงานของโรคมะเร็งเม็ดเลือดขาวระบุ คุณสมบัติที่เป็นสารสกัดจากภาพแบ่งส่วนแบ่งการใช้เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (SVM) เสนอระบบ robustly ส่วนและแยกประเภทเฉียบพลัน myelogenous โรคมะเร็งเม็ดเลือดขาว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการวิจัยนี้ได้จำแนกเม็ดเลือดขาวประเภทเทคนิคและออกเป็น 2 ประเภทหลักซึ่งเป็นเซลล์ต้นกำเนิดเม็ดเลือด และ 10 ก้าน จากผลการทดลองพบว่า ประสิทธิภาพของการจำแนกมะเร็งเม็ดเลือดขาว คุณสมบัติสารสกัดจากภาพและการแบ่งส่วนแบ่งสนับสนุนเวกเตอร์เครื่องจักร ( SVM )ระบบการนำเสนอข้อมูลและโรคมะเร็งเม็ดเลือดขาวเฉียบพลันระหว่างกลุ่ม

.