کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10127207 | 1645048 | 2019 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Texture feature based classification on microscopic blood smear for acute lymphoblastic leukemia detection
ترجمه فارسی عنوان
طبقه بندی مبتنی بر ویژگی بافت بر روی اسمیر میکروسکوپی برای تشخیص لوسمی لنفوبلاستی حاد
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
This paper presents an effective scheme for classification of the normal white blood cells from the affected cells in a microscopic image. The proposed method initially pre-processes the input images using Y component of the CMYK image and a triangle method of thresholding. Subsequently, it utilizes discrete orthonormal S-transform (DOST) to extract the texture features, and its dimensionality is reduced using linear discriminant analysis. The reduced features are then supplied to the proposed Adaboost algorithm with RF (ADBRF) classifier where the random forest is used as the base classifier. A publicly available dataset, ALL-IDB1 is used to validate the proposed scheme. The simulation results based on the five runs of k-fold stratified cross-validation indicate that the proposed method yields superior accuracy (99.66%) as compared to existing schemes.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Biomedical Signal Processing and Control - Volume 47, January 2019, Pages 303-311
Journal: Biomedical Signal Processing and Control - Volume 47, January 2019, Pages 303-311
نویسندگان
Sonali Mishra, Banshidhar Majhi, Pankaj Kumar Sa,