24、急性淋巴细胞白血病检测与疾病预测框架研究

急性淋巴细胞白血病检测与疾病预测框架研究

1. 急性淋巴细胞白血病检测

1.1 急性淋巴细胞白血病简介

急性淋巴细胞白血病（ALL）是一种致命疾病，会导致骨髓和血液中未成熟白细胞水平异常升高，进而使其他健康血细胞数量减少。其病因多样，包括辐射、环境污染、家族病史等。早期检测ALL对于成功治疗和改善患者预后至关重要，但传统的血液检测方法具有侵入性且耗时。因此，利用图像处理技术检测白血病细胞成为一种可行的替代方法，这些方法简单、快速、经济高效，且不受专家判断的影响。

1.2 相关工作

许多研究都致力于应用深度学习算法来识别不同医学成像方式（如血液涂片图像）中的急性淋巴细胞白血病。以下是一些相关研究的成果：
| 作者 | 方法 | 精度 |
| — | — | — |
| Liu 等 | 深度袋装集成学习 | 84% |
| Prellberg 等 | SE - ResNeXt50 CNN | 89.88% |
| Tatdow 等 | CNN 和 ML 技术 | 81.74% |
| Matek 等 | ResNeXt CNN 架构 | 94% |

1.3 提出的方法

本研究提出了一种基于预训练卷积神经网络（CNN）的计算机辅助诊断方法，具体步骤如下：
1. 图像采集 ：从 ALL - IDB2 公共数据集获取所需的外周血涂片图像，该数据集包含 130 张正常图像和 130 张 ALL 图像，分辨率为 257×257。
2. 预处理 ：为降低模型的计算复杂度，