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In diesem Papier zeigen wir das System zur Klassifizierung von Blutbildaufnahmen, das in der Lage ist, Blutkörperchen im peripheren Blutbild zu analysieren und zu unterscheiden. Um ihre Anomalien zu erkennen, segmentieren wir rote und weiße Blutkörperchen in einem Bild, das mit einem Mikroskop und einer CCD-Kamera aufgenommen wurde, und wenden dann verschiedene Merkmals-Extraktionsalgorithmen an, um sie zu klassifizieren. Darüber hinaus verwenden wir ein neuronales Netzwerk-Modell, um die Anzahl der multivariaten Merkmale basierend auf PCA (Principal Component Analysis) zu reduzieren, um den Klassifikator effizienter zu machen. Schließlich zeigen wir, dass unser System gute experimentelle Ergebnisse liefert und zur Entwicklung eines Hilfesystems für Pathologen verwendet werden kann.
Kim et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.