A DenseNet-Based Deep Learning Approach for Accurate Classification and Interpretability in the Diagnosis of Acute Lymphoblastic Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) is a life- threatening hematologic malignancy and requires precise and early diagnosis. In this work we introduce a deep learning model, based on DenseNets, to fully automate the classification and interpretation of all microscopic images of blood smears of ALL. The densely connected nature of DenseNet boosts gradient flow and feature reuse, providing the solid framework of images-based medical diagnosis. The data that is used in the given study is a balanced dataset due to a fair amount of normal and abnormal white blood cell (WBC) images as can be observed through the class distribution plot. Exploratory data analysis consisting of pixel intensity histograms, dimensionality reduction through PCA and t-SNE showed that the distributions of normal and the leukemic cells can be distinguished by their clustering patterns before the model training. It is seen that there exists a discriminative power in the extracted features. The suggested model had a quick convergence with the training and validation sets of 20 epochs. The training and validation accuracies were stabilized at the values of about 98.5 percent and 98, respectively. Loss values in correspondence also showed a steep decrease, which showed that over fitting had a least extent. The confusion matrix ensures the best classification results of test set with accuracy, precision, recall, and F1-score of 100%, and zero false positive of negative. Also, PCA and t-SNE visualizations prove the ability of the model to draw clear boundaries between different classes. The transparency of predictions can also be seen through the distributions of feature spaces and this allows clinical transparency. Conclusively, the model constructed using DenseNet performed at an impressive level in monitoring ALL through the blood smear pictures, and serves as an encouraging method in assisting the hematologists in their early diagnosis. Future directions can include (1) integration with explanations methods of AI, and (2) testing on multi- center data to check the robustness and generalizability of the method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».