Система автоматического распознавания лейкоцитов в мазке периферической крови на основе технологии глубинного обучения
Автор: Пастушок Иван Александрович, Ким Мария Алексеевна, Гусев Владимир Николаевич, Яремин Борис Иванович, Масликова Ульяна Владиславовна
Журнал: Вестник медицинского института "РЕАВИЗ": реабилитация, врач и здоровье @vestnik-reaviz
Рубрика: Клиническая медицина
Статья в выпуске: 1 (31), 2018 года.
Бесплатный доступ
Авторами изучена проблема морфологического исследования лейкоцитов методом микроскопии препарата крови. С целью частичной автоматизации процесса и модернизации работы цитологической лаборатории разработана программа для классификации лейкоцитов на снимке микропрепарата с использованием технологии искусственного интеллекта. Тестирование алгоритма показало точность диагностики 87 %.
Морфологический анализ крови, клинико-лабораторная диагностика, лейкоциты, глубинное обучение, искусственный интеллект, сверточные нейронные сети
Короткий адрес: https://sciup.org/143168449
IDR: 143168449
Список литературы Система автоматического распознавания лейкоцитов в мазке периферической крови на основе технологии глубинного обучения
- Lin T., Goyal P., Girshick R., He K., Dollár P. Focal Loss for Dense Object Detection//Computer Vision and Pattern Recognition. 2018. P 1-10.
- Litjens G., Kooi T., Bejnordi B.E., Setio A.A., Ciompi F., Ghafoorian M., Jeroen A.W.M. van der Laak, Bram van Ginneken, S´anchez C.I. A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis//Medical Image Analysis. 2017. Volume 42, P. 60 -88.
- Angulo J., Flandrin G. Automated Detection of Working Area of Peripheral Blood Smears Using Mathematical Morphology//Analytical Cellular Pathology. 2003. Volume 25, №1, P. 37-49.
- Swolin B., Simonsson P., Backman S., Lofqvist I., Bredin I., Johnsson M. Differential counting of blood leukocytes using automated microscopy and a decision support system based on artificial neural networks -evaluation of DiffMasterTM Octavia//Clinical and laboratory hematology. 2003. Volume 25, №3, P. 139-147.
- Ashizawa K., MacMahon H., Ishida T., Nakamura K., Vyborny C.J., Katsuragawa S., Doi K. Effect of an artificial neural network on radiologists' performance in the differential diagnosis of interstitial lung disease using chest radiographs//American Journal of Rentgenology. 1999. Volume 172, №5, P. 1311-1315.
- Piuri V., Scotti F. Morphological classification of blood leucocytes by microscope images//Computational Intelligence for Measurement Systems and Applications, 2004. CIMSA. 2004 IEEE International Conference on. P 103-108.
- Shahin A.I., Guo Y., Amin K.M., Sharawi A.A. White blood cells identification system based on convolutional deep neural learning networks//Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2017.
