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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.4
- 수록면
- 147 - 153 (7page)
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In this paper, we propose an efficient WBC 14-Diff classification which performs using the WBC-ResNet-152, a type of CNN model. The main point of view is to use Super-pixel for the segmentation of the image of WBC, and to use ResNet for the classification of WBC.
A total of 136,164 blood image samples (224x224) were grouped for image segmentation, training, training verification, and final test performance analysis.
Image segmentation using super-pixels have different number of images for each classes, so weighted average was applied and therefore image segmentation error was low at 7.23%.
Using the training data-set for training 50 times, and using soft-max classifier, TPR average of 80.3% for the training set of 8,827 images was achieved. Based on this, using verification data-set of 21,437 images, 14-Diff classification TPR average of normal WBCs were at 93.4% and TPR average of abnormal WBCs were at 83.3%. The result and methodology of this research demonstrates the usefulness of artificial intelligence technology in the blood cell image classification field.
WBC-ResNet-152 based morphology approach is shown to be meaningful and worthwhile method. And based on stored medical data, in-depth diagnosis and early detection of curable diseases is expected to improve the quality of treatment.
A total of 136,164 blood image samples (224x224) were grouped for image segmentation, training, training verification, and final test performance analysis.
Image segmentation using super-pixels have different number of images for each classes, so weighted average was applied and therefore image segmentation error was low at 7.23%.
Using the training data-set for training 50 times, and using soft-max classifier, TPR average of 80.3% for the training set of 8,827 images was achieved. Based on this, using verification data-set of 21,437 images, 14-Diff classification TPR average of normal WBCs were at 93.4% and TPR average of abnormal WBCs were at 83.3%. The result and methodology of this research demonstrates the usefulness of artificial intelligence technology in the blood cell image classification field.
WBC-ResNet-152 based morphology approach is shown to be meaningful and worthwhile method. And based on stored medical data, in-depth diagnosis and early detection of curable diseases is expected to improve the quality of treatment.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Image Segmentation and Training / Classification Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
[단행본] - I. Goodfellow / 2016 / Deep Learning / MIT Press
[인터넷자원] - / / Pattern Recognition, Pattern Analysis
[학술지(정기간행물)] - Shlee / 1999 / White blood cell image Retrieving & Clustering System / The Korean Institute of Information Scientists and Engineers 26 (2) : 530 ~ 532
[단행본] - K. Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition, Vol. 6 : 1 ~ 14
[학술대회논문] - M. D. Zeiler / 2014 / Visualizing and understanding convolutional networks / European conference on computer vision : 818 ~ 833
[인터넷자원] - / / Pattern Recognition, Pattern Analysis
[학술지(정기간행물)] - Shlee / 1999 / White blood cell image Retrieving & Clustering System / The Korean Institute of Information Scientists and Engineers 26 (2) : 530 ~ 532
[단행본] - K. Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition, Vol. 6 : 1 ~ 14
[학술대회논문] - M. D. Zeiler / 2014 / Visualizing and understanding convolutional networks / European conference on computer vision : 818 ~ 833
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