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

Bài viết "Phân loại tế bào bạch cầu ác tính trên ảnh hiển vi" 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. Mời các bạn cùng tham khảo! | HUFLIT Journal of Science RESEARCH ARTICLE PHÂN LOẠI TẾ BÀO BẠCH CẦU ÁC TÍNH TRÊN ẢNH HIỂN VI Lý Hồng Thiên Ân1 Trần Dương Kha1 Lê Minh Hưng1 Trần Đình Toàn2 Trần Văn Lăng3 1 Trường Đại học Công nghệ thông tin Đại học Quốc gia 2 Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm 3 Trường Đại học Ngoại ngữ -Tin học thienanlh@ khatd@ hunglm@ toantd@ langtv@ TÓM TẮT Bệnh bạch cầu nguyên b o cấp tính ALL l một trong 4 bệnh ung thư tế b o bạch cầu bệnh n y phổ biến ở cả trẻ em v người lớn trên to n thế giới. Từ đó vấn đề chẩn đo n bệnh ung thư tế b o bạch cầu bằng c c công cụ tin học đ thu hút nhiều chú ý của nh nghiên cứu trong v ngo i nước những năm gần đ y. Tuy nhiên việc ph t triển một công cụ phát hiện ung thư bạch cầu cho đến nay vẫn còn nhiều th ch thức do một số tính chất đặc thù của b i to n. Đặc biệt vấn đề bí mật dữ liệu c nh n trong lĩnh vực y tế dẫn đến sự khan hiếm dữ liệu huấn luyện sự tương đồng về mặt hình th i giữa tế b o ung thư với c c tế b o bình thường đồng thời với sự mất c n bằng dữ liệu giữa c c lớp c ng l m tăng thêm sự phức tạp của b i to n. B i b o n y đưa ra giải ph p thực nghiệm sử dụng c c mô hình về mạng neuron tích chập CNN v c c h m mất m t loss function có sẵn sử dụng tập dữ liệu C-NMC2019 của cuộc thi ISBI2019. Tập dữ liệu n y bao gồm ảnh c c của tế b o ung thư v của tế b o khỏe mạnh. Nghiên cứu n y đề xuất một h m mất m t đặt tên l Focal Hinge Loss FHL được cải tiến từ hai hàm mất m t Focal Loss và Hinge Loss từ đó kết hợp hai mô hình CNN l DenseNet201 EfficientNetB2 để giải quyết vấn đề đặt ra. Kết quả thử nghiệm nhận được rất hiệu quả với F1 Score l đồng thời được xếp top 5 trên bảng xếp hạng của cuộc thi ISBI2019. Từ khóa CNN xử lý ảnh bệnh ung thư dữ liệu mất c n bằng. I. GIỚI THIỆU Bệnh bạch cầu thực chất l bệnh ung thư tế b o bạch cầu có nguồn gốc trong tủy bệnh n y xuất hiện ở cả người lớn v trẻ em. Bệnh bạch cầu có thể trở th nh l nh tính hoặc c tính bị bệnh

• Vật lý
• Tế bào bạch cầu ác tính
• Phân loại tế bào bạch cầu ác tính
• Bệnh bạch cầu nguyên bào cấp tính
• Chẩn đoán bệnh ung thư bạch cầu
• Phương pháp xử lý trên ảnh hiển vi
• Giá trị của CD66C
• Theo dõi tồn lưu tế bào ác tính
• Bệnh nhân bạch cầu cấp
• Bạch cầu cấp dòng Lympho B
• Tế bào dòng chảy
• Đánh giá ý nghĩa tiên lượng
• Ý nghĩa tiên lượng
• Tồn lưu tế bào ác tính
• Điều trị bệnh bạch cầu cấp
• Bạch cầu cấp dòng lympho ở trẻ em
• Lympho ở trẻ em
• Tạp chí y học
• Nghiên cứu y học
• Miễn dịch tế bào bất thường
• Tồn lưu ác tính trong
• Bệnh bạch cầu cấp
• Tồn lưu ác tính
• Dấu ấn miễn dịch tế bào
• Kỹ thuật PCR định lượng
• Tế bào ác tính tổ hợp GEN TEL AML1
• Bệnh nhân bạch cầu cấp dòng lympho
• Điều trị tăng bạch cầu
• Phương pháp mới chiết tách tế bào với máy tự động
• Bệnh lý huyết học ác tính
• Dấu ấn tế bào
• Bạch cầu cấp
• Kỹ thuật tế bào dòng chảy
• Bài viết về y học
• U lympho ác tính không Hodgkin
• Tế bào B lớn lan tỏa
• Điều trị phác đồ R CHOP
• Hạ bạch cầu hạt