System komputerowy rozpoznania komórek krwiotwórczych w leukemii przy zastosowaniu sieci SVM

• Autorzy: Markiewicz T. , Osowski S.

Warianty tytułu

EN

System for automatic recognition of cells in the bone marrow using Support Vector Machine

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents the automatic system for blood cells recognition in the leukaemia on the basis of the image of the bone marrow smear. To achieve the best results of recognition few important problems should be solved: extraction of the individual cell image, generation of the appropriate features of the cell, selection of the features and final recognition using efficient classifier network. The paper proposes the complete system solving all these problems, beginning from cell extraction using watershed algorithm, generation of different features based on the texture, geometry and statistical description of intensity of the image, feature selection using linear Support Vector Machine and final classification by applying Gaussian kernel Support Vector Machine. The results of numerical experiments of recognition of 10 classes of blood cells of leukaemia have shown that the proposed system is quite accurate and may find practical application in hospitals at the diagnosis of patients suffering from leukaemia.

PL

Referat przedstawia zastosowanie sieci neuronowej typu Support Vector Machine do rozpoznawania komórek krwiotwórczych na podstawie obrazu rozmazu szpiku kostnego. Praca dotyczy wszystkich etapów przetwarzania: ekstrakcji pojedynczych komórek z obrazu, przetworzenia obrazu komórki na cechy diagnostyczne, selekcji najlepszych cech oraz samego układu rozpoznania i klasyfikacji komórek. Główny nacisk pracy położony jest na element praktycznego wykorzystania opracowanego systemu komputerowego i omówienie uzyskanych wyników rozpoznania komórek dla pacjentów Instytutu Hematologii i Transfuzjologii w Warszawie.

Słowa kluczowe

EN

blood cells in leukaemia; image processing; support vector machine (SVM)

PL

komórki krwiotwórcze w białaczce; przetwarzanie obrazu; SVM

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2009
• Tom: R. 85, nr 4
• Strony: 28--30
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Markiewicz T.

autor

Osowski S.

• Politechnika Warszawska,

Bibliografia

• [1] Guyon I., Elisseeff A., An introduction to variable and feature selection, Journal of Machine Learning Research, 2003, vol. 3, pp. 1158 – 1182
• [2] Hoffbrandt A. V., Pettit J. E., Clinical hematology, Elsevier, Oxford, 1999
• [3] Lewandowski K., Hellmann A., Haematology atlas, Multimedia Medical Publisher, Gdansk, 2001
• [4] Osowski S., Markiewicz T., Support vector machine for recognition of white blood cells in leukemia, (chapter in book of G. Camps-Valls, J. L. Rojo-Alvarez, M. Martinez-Ramon, Kernel methods in bioengineering, signal and image processing, Idea Group Publishing, London, 2007), pp. 93-123
• [5] Matlab user manual – Image processing, MathWorks, 1999
• [6] Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza PW, 2006
• [7] Schölkopf B., Smola A., Learning with kernels, Cambridge, MIT Press, MA. 2002
• [8] Schurmann J., Pattern classification, a unified view of statistical and neural approaches, Wiley, N. Y., 1996
• [9] Soille P., Morphological image analysis, principles and applications, Springer, Berlin, 2003
• [10] Swolin B., Simonsson P., Backman S., Lofqvist I., Bredin I., Johnsson M., Differential counting of blood leukocytes– evaluation of DiffMasterTM Octavia, Clin. Lab. Haem., 2003, vol. 25, pp. 139-147
• [11] Wagner T, Texture analysis ( in Jahne, B., Haussecker, H., and Geisser P., (Eds.), Handbook of Computer Vision and Application), Academic Press, 1999, pp. 275-309