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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 174 - 185 (12page)
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Leukemia induced death has been listed in the top ten most dangerous mortality basis for human being. Some of the reason is due to slow decision-making process which caused suitable medical treatment cannot be applied on time. Therefore, good clinical decision support for acute leukemia type classification has become a necessity. In this paper, the author proposed a novel approach to perform acute leukemia type classification using sequential neural network classifier. Our experimental result only cover the first classification process which shows an excellent performance in differentiating normal and abnormal cells. Further development is needed to prove the effectiveness of second neural network classifier.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안한 분류 방법론
4. 실험결과
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
E. Berner, Clinical Decision Support Systems: State of the Art, Agency for Healthcare Re search and Quality Publication, Birmingham, Alaba., 2009.
The American Society of Hematology Website, http://www.hematology.org(accessed october 8, 2014)
V.F.R.D. Labati, “ALL-IDB: The Acute Lymphoblastic Leukemia Image Database for Image Processing,” Proceeding of 18th IEEE International Conference on Image Processing, pp. 2045-2048, 2011.
S. Kumar, S. Mishra, P. Asthana, and Pragya, “Automated Detection of Acute Leukemia Using K-mean Clustering Algorithm,” Advances in Computer and Computational Sciences, Vol. 1, No. 3, pp. 655-670, 2018.
C. Vununu, K.W. Kang, S.H. Lee, and K.R. Kwon, “Pyramidal Deep Neural Networks for the Accurate Segmentation and Counting of Cells in Microscopy Data,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 3, pp. 335-348, 2018.
The American Society of Hematology Website, http://www.hematology.org(accessed october 8, 2014)
V.F.R.D. Labati, “ALL-IDB: The Acute Lymphoblastic Leukemia Image Database for Image Processing,” Proceeding of 18th IEEE International Conference on Image Processing, pp. 2045-2048, 2011.
S. Kumar, S. Mishra, P. Asthana, and Pragya, “Automated Detection of Acute Leukemia Using K-mean Clustering Algorithm,” Advances in Computer and Computational Sciences, Vol. 1, No. 3, pp. 655-670, 2018.
C. Vununu, K.W. Kang, S.H. Lee, and K.R. Kwon, “Pyramidal Deep Neural Networks for the Accurate Segmentation and Counting of Cells in Microscopy Data,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 3, pp. 335-348, 2018.
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