Phân loại tế bào bạch cầu ác tính trên ảnh hiển vi

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Minh Hưng Lê, Hồng Thiên Lý, Đình Toàn Trần, Dương Kha Trần, Văn Lăng Trần

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học (Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học Thành phố Hồ Chí Minh), 2022

Mô tả vật lý: 25-30

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 450515

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Tóm tắt
Chủ đề

Bệnh bạch cầu nguyên bào cấp tính (ALL) là một trong 4 bệnh ung thư tế bào bạch cầu
bệnh này phổ biên ở cả trẻ em và người lớn trên toàn thế giới. Từ đó vấn đề chẩn đoán bệnh ung thư tế bào bạch cầu bằng các công cụ tin học đã thu hút nhiều chú ý của nhà nghiên cứu trong và ngoài nước những năm gần đây. Tuy nhiên, việc phát triển một công cụ phát hiện ung thư bạch cầu cho đến nay vẫn còn nhiều thách thức do một số tính chất đặc thù của bài toán. Đặc biệt vấn đề bí mật dữ liệu cá nhân trong lĩnh vực y tế dẫn đến sự khan hiếm dữ liệu huấn luyện
sự tương đồng về mặt hình thái giữa tế bào ung thư với các tế bào bình thường
đồng thời với sự mất cân bằng dữ liệu giữa các lớp càng làm tăng thêm sự phức tạp của bài toán. Bài báo này đưa ra giải pháp thực nghiệm sử dụng các mô hình về mạng neuron tích chập (CNN) và các hàm mất mát (loss function) có sẵn sử dụng tập dữ liệu C-NMC2019 của cuộc thi ISBI2019. Tập dữ liệu này bao gồm ảnh các của tế bào ung thư và của tế bào khỏe mạnh. Nghiên cứu này đề xuất một hàm mất mát đặt tên là Focal Hinge Loss (FHL) được cải tiến từ hai hàm mất mát Focal Loss và Hinge Loss, từ đó kết hợp hai mô hình CNN là DenseNet201, EfficientNetB2 để giải quyết vấn đề đặt ra. Kết quả thử nghiệm nhận được rất hiệu quả với Fl Score là 91.94%
đồng thời được xếp top 5 trên bảng xếp hạng của cuộc thi ISBI2019.

Tạo bộ sưu tập với mã QR