論文の概要: Diagnosis Support of Sickle Cell Anemia by Classifying Red Blood Cell Shape in Peripheral Blood Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17032v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 13:15:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.010875
• Title: Diagnosis Support of Sickle Cell Anemia by Classifying Red Blood Cell Shape in Peripheral Blood Images
• Title（参考訳）: 末梢血画像における赤血球形状の分類によるシックル細胞貧血の診断支援
• Authors: Wilkie Delgado-Font, Miriela Escobedo-Nicot, Manuel González-Hidalgo, Silena Herold-Garcia, Antoni Jaume-i-Capó, Arnau Mir,
• Abstract要約: 赤血球 (RBC) の変形は、いくつかの疾患の結果として起こる。 これらの疾患の患者を監視するには、顕微鏡で末梢血液サンプルを観察する必要がある。 末梢血スミア画像解析を用いたRBCの自動列挙法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2622634782102324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Red blood cell (RBC) deformation is the consequence of several diseases, including sickle cell anemia, which causes recurring episodes of pain and severe pronounced anemia. Monitoring patients with these diseases involves the observation of peripheral blood samples under a microscope, a time-consuming procedure. Moreover, a specialist is required to perform this technique, and owing to the subjective nature of the observation of isolated RBCs, the error rate is high. In this paper, we propose an automated method for differentially enumerating RBCs that uses peripheral blood smear image analysis. In this method, the objects of interest in the image are segmented using a Chan-Vese active contour model. An analysis is then performed to classify the RBCs, also called erythrocytes, as normal or elongated or having other deformations, using the basic shape analysis descriptors: circular shape factor (CSF) and elliptical shape factor (ESF). To analyze cells that become partially occluded in a cluster during sample preparation, an elliptical adjustment is performed to allow the analysis of erythrocytes with discoidal and elongated shapes. The images of patient blood samples used in the study were acquired by a clinical laboratory specialist in the Special Hematology Department of the ``Dr. Juan Bruno Zayas'' General Hospital in Santiago de Cuba. A comparison of the results obtained by the proposed method in our experiments with those obtained by some state-of-the-art methods showed that the proposed method is superior for the diagnosis of sickle cell anemia. This superiority is achieved for evidenced by the obtained F-measure value (0.97 for normal cells and 0.95 for elongated ones) and several overall multiclass performance measures. The results achieved by the proposed method are suitable for the purpose of clinical treatment and diagnostic support of sickle cell anemia.
• Abstract（参考訳）: 赤血球の変形(英: Red Blood Cell, RBC)は、いくつかの疾患の結果として起こる疾患であり、その原因は、重度の痛みと重度の顕著な貧血である。 これらの疾患の患者を監視するには、顕微鏡で末梢血液サンプルを観察する必要がある。 さらに, この手法を行うには専門家が必要であり, 孤立したRBCの観察の主観的な性質から, 誤差率が高い。 本稿では末梢血スミア画像解析を用いたRBCの自動列挙法を提案する。 本手法では,Chan-Vese 能動輪郭モデルを用いて画像の関心対象を分割する。 次に、基本的な形状解析記述子である円形形状因子(CSF)と楕円形状因子(ESF)を用いて、RBC(赤血球とも呼ばれる)を正常または伸長またはその他の変形として分類する分析を行う。 試料調製中にクラスターに部分的に閉塞した細胞を解析し、楕円形調整を行い、円盤状および細長い形状の赤血球の解析を可能にする。 本研究で使用した血液サンプルの画像は, 特別血液科の臨床検査医が取得した。 フアン・ブルーノ・ザヤス病院(Juan Bruno Zayas's General Hospital)は、キューバのサンティアゴにある総合病院。 その結果,本法は病原性貧血の診断に有用であることが示唆された。 この優位性は、得られたF測定値(正常細胞は0.97、伸長セルは0.95)と、複数の総合的なマルチクラス性能測定によって証明される。 提案法により得られた結果は, 病原性貧血の臨床的治療および診断支援に適している。

関連論文リスト

• Deep Learning-Enhanced Analysis for Delineating Anticoagulant Essay Efficacy Using Phase Microscopy [0.0]
  体から血液を引き出した後の血液の凝固は、血液学的分析において重要な課題となる。 本稿では,デジタルホログラフィー顕微鏡(DHM)を用いた抗凝固薬の生体内効果を規定する深層学習フレームワークを提案する。 本研究では,ヒト血液サンプルを解析し,正確な細胞数測定と形態学的推定が可能なラベルレス非侵襲的アプローチを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-14T10:39:21Z)
• Leveraging Sparse Annotations for Leukemia Diagnosis on the Large Leukemia Dataset [44.948939549346676]
  白血病は世界で10番目に頻繁に診断されるがんであり、がん関連死亡の原因の1つとなっている。 医学画像の深層学習の進歩にもかかわらず、白血病解析には多種多様なマルチタスクデータセットが欠けている。 大規模WBCデータセットと,その属性を用いてWBCを検出する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T14:04:02Z)
• Neural Cellular Automata for Lightweight, Robust and Explainable Classification of White Blood Cell Images [40.347953893940044]
  ニューラルセルオートマトン(NCA)を用いた白血球分類の新しいアプローチを提案する。 NCAに基づく手法はパラメータの面で著しく小さく,ドメインシフトに対する堅牢性を示す。 その結果,NAAは画像分類に利用でき,従来の手法の課題に対処できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T14:59:53Z)
• Accurate Leukocyte Detection Based on Deformable-DETR and Multi-Level Feature Fusion for Aiding Diagnosis of Blood Diseases [5.788342067882157]
  本稿では,多レベル特徴融合と変形性自己注意型DETR(MFDS-DETR)という,新しい白血球検出法を提案する。 このモデルは、チャネルアテンションモジュールを介して低レベル特徴情報をフィルタリングするために、ハイレベル特徴を重みとして利用する。 マルチスケールの変形可能な自己保持モジュールをエンコーダに組み込むことにより、白血球機能不足の問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-01T16:28:30Z)
• Topologically Regularized Multiple Instance Learning to Harness Data Scarcity [15.06687736543614]
  複数のインスタンス学習モデルは、患者の顕微鏡サンプルを分類するための強力なツールとして登場した。 我々は、この課題を緩和するために、MILにトポロジカル正規化用語を導入します。 MILベンチマークは平均2.8%、合成MILデータセットは15.3%、現実世界のバイオメディカルデータセットは5.5%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T08:14:18Z)
• A Novel Deep Learning based Model for Erythrocytes Classification and Quantification in Sickle Cell Disease [16.351002089332994]
  我々は、赤血球の歪んだ、正常な形態を分類し、定量化するために、カスタマイズされた深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案した。 本研究は, 脂肪細胞, 卵胞, 毛細血管を含む3種類の赤血球形態について検討した。 我々は18階層の深層CNNアーキテクチャを用いて、これらの形状を81%の精度で識別し、定量化し、他のモデルより優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-02T10:28:07Z)
• Lymphocyte Classification in Hyperspectral Images of Ovarian Cancer Tissue Biopsy Samples [94.37521840642141]
  生検コアのハイパースペクトル画像に白血球画素を分割する機械学習パイプラインを提案する。 これらの細胞は臨床的に診断に重要であるが、いくつかの先行研究は正確なピクセルラベルを得るのが困難であるため、それらを組み込むのに苦労している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-23T00:58:27Z)
• Personalized pathology test for Cardio-vascular disease: Approximate Bayesian computation with discriminative summary statistics learning [48.7576911714538]
  近似計算を用いて生物学的に有意なパラメータを推定するための血小板沈着モデルと推論手法を提案する。 この研究は、CVDの検出と治療のためのパーソナライズされた病理検査の先例のない機会を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T15:20:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。