50、急性淋巴细胞白血病分类与分布式温度传感系统优化

急性淋巴细胞白血病分类与分布式温度传感系统优化

急性淋巴细胞白血病分类研究

近年来，利用计算机辅助系统实现急性白血病诊断过程自动化的研究大量开展。研究人员提出了多种从血液涂片图像样本中检测和分类白血病细胞的方法。以下是一些相关研究及其成果：
| 研究人员 | 特征提取 | 分类器 | 数据集 | 图像数量 | 准确率（%） |
| — | — | — | — | — | — |
| Rawat, J 等 | 纹理与形状 | SVM | ALL-IDB2 | 130 | 89.80 |
| Patel, N 等 | 颜色、几何与纹理 | SVM | ALL-IDB2 | 27 | 93.57 |
| Najaat A 等 | 颜色与形状 | SVM | 当地医院 | 642 | 96.84 |
| Dumyan, S 等 | 形状与纹理 | ANN | - | 36 | 97.10 |

提出的方法主要关注基于几何和颜色的特征提取以及急性淋巴细胞白血病（ALL）亚型的分类。该系统以包含 ALL 细胞的图像为输入，预处理阶段消除噪声并分割目标细胞核和细胞质，最后提取相关特征用于将 ALL 分类为不同亚型，且与其他现有方法相比显示出更高的准确率。

提出的方法步骤

提出的方法有四个主要组成部分：预处理、分割、特征提取和分类。输入对象来自显微镜下的血液涂片图像，其流程如下：

graph LR
    A[输入图像] --> B[预处理]
    B --> C[分割]
    C --> D[特征提取]