A Fast Technique for White Blood Cells Nuclei Automatic Segmentation Based on Gram-Schmidt Orthogonalization
Notice bibliographique
Résumé
Blood testing is one of the most important clinical examinations. Counting different blood cells is a significant process in a clinical laboratory. Manual microscopic evaluation is compulsory in case there is suspicious abnormality in the blood sample. Yet, the manual inspection is time-consuming and requires adequate technical knowledge. Therefore, automatic medical diagnosis systems are necessary to help physicians to diagnose diseases in a fast and nonetheless competent way. Cell automatic classification has wider interest especially for clinics and laboratories. Segmentation is the most important step for automatic classification success. This paper represents an efficient technique for automatic blood cell nuclei segmentation. This technique is relying on enhancing the color of the target object, nucleus, and filtering the image. Small objects are eliminated employing morphological operations. A set of 365 blood images was used to quantitatively evaluate this segmentation technique. Assessment of the proposed technique on the blood image set gives 85.4% accuracy. In comparison to other published technique that was implemented and executed on the same dataset, the proposed segmentation technique performance was found to be superior. A differential segmentation performance evaluation was performed on the five normal white blood cell types to compare isolated performance. Eosin Phil was found to have the highest segmentation accuracy with 90.1%. Lymphocyte and Basophil have the lowest accuracy with 78.3% and 78.6% respectively. The blood images dataset and the source code are published on MATLAB file exchange website for comparison and re-production.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».