論文の概要: A survey on automated detection and classification of acute leukemia and WBCs in microscopic blood cells

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03916v2
• Date: Wed, 8 Mar 2023 19:56:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 11:33:04.727351
• Title: A survey on automated detection and classification of acute leukemia and WBCs in microscopic blood cells
• Title（参考訳）: 微小血液細胞における急性白血病とWBCの自動検出と分類に関する研究
• Authors: Mohammad Zolfaghari and Hedieh Sajedi
• Abstract要約: 白血球 (Leukemia) は、白血球や白血球が骨髄や血液中に拡散する異常な疾患である。 従来の機械学習とディープラーニング技術は、医療画像の診断と分類の精度とスピードを高めるための実践的なロードマップである。 本稿では, 急性白血病およびWBCの検出と分類に関する包括的解析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.117084972237769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Leukemia (blood cancer) is an unusual spread of White Blood Cells or Leukocytes (WBCs) in the bone marrow and blood. Pathologists can diagnose leukemia by looking at a person's blood sample under a microscope. They identify and categorize leukemia by counting various blood cells and morphological features. This technique is time-consuming for the prediction of leukemia. The pathologist's professional skills and experiences may be affecting this procedure, too. In computer vision, traditional machine learning and deep learning techniques are practical roadmaps that increase the accuracy and speed in diagnosing and classifying medical images such as microscopic blood cells. This paper provides a comprehensive analysis of the detection and classification of acute leukemia and WBCs in the microscopic blood cells. First, we have divided the previous works into six categories based on the output of the models. Then, we describe various steps of detection and classification of acute leukemia and WBCs, including Data Augmentation, Preprocessing, Segmentation, Feature Extraction, Feature Selection (Reduction), Classification, and focus on classification step in the methods. Finally, we divide automated detection and classification of acute leukemia and WBCs into three categories, including traditional, Deep Neural Network (DNN), and mixture (traditional and DNN) methods based on the type of classifier in the classification step and analyze them. The results of this study show that in the diagnosis and classification of acute leukemia and WBCs, the Support Vector Machine (SVM) classifier in traditional machine learning models and Convolutional Neural Network (CNN) classifier in deep learning models have widely employed. The performance metrics of the models that use these classifiers compared to the others model are higher.
• Abstract（参考訳）: 白血球 (Leukemia) は、白血球や白血球が骨髄や血液中に拡散する異常な疾患である。 病理学者は、顕微鏡で人の血液サンプルを見て白血病を診断することができる。 様々な血液細胞や形態学的特徴を数えることで白血病を同定し分類する。 この技術は白血病の予測に時間がかかる。 病理学者の専門的スキルや経験も、この手順に影響を与えているかもしれない。 コンピュータビジョンにおいて、従来の機械学習とディープラーニング技術は、顕微鏡的な血液細胞などの医療画像の診断と分類の精度とスピードを高めるための実用的なロードマップである。 本稿では、顕微鏡的血球中の急性白血病およびwbcsの検出と分類の包括的解析を行う。 まず,先行研究をモデルの出力に基づいて6つのカテゴリに分けた。 次に, 急性白血病とWBCの診断・分類の様々なステップについて述べる。その中には, データ拡張, プリプロセッシング, セグメンテーション, 特徴抽出, 特徴抽出(再帰), 分類, 方法の分類ステップに焦点を当てる。 最後に,急性白血病とWBCの自動検出と分類を,分類段階における分類のタイプに基づいて,従来のディープニューラルネットワーク(DNN)と混合(従来のDNN)の3つのカテゴリに分け,解析する。 本研究は,急性白血病とWBCの診断と分類において,従来の機械学習モデルにおけるサポートベクトルマシン(SVM)分類器と,ディープラーニングモデルにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)分類器が広く用いられていることを示す。 これらの分類器を使用するモデルの性能指標は他のモデルと比較すると高い。

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