Modifiye Edilmiş Inception Modülü Kullanılarak İnsan Periferik Kan Hücrelerinin Çoklu Sınıflandırılması-Reference-Cited by-同舟云学术

Modifiye Edilmiş Inception Modülü Kullanılarak İnsan Periferik Kan Hücrelerinin Çoklu Sınıflandırılması

Published:2023-10-27 Issue:2 Volume:5 Page:272-284
ISSN:2687-4415
Container-title:Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi
language:
Short-container-title:

Author:

FIRAT Hüseyin¹^ORCID

Affiliation:

1. Dicle Üniversitesi

Abstract

Periferik kan hücrelerinin sınıflandırılması anemi ve lösemi gibi birçok kan hastalığının teşhisinde önemli rol oynamaktadır. Bu nedenle, doğru kan hücresi sınıflandırması hastalığın teşhisinde klinik olarak oldukça önemlidir. Son yıllarda, derin öğrenme, özellikle Evrişimsel sinir ağları, güçlü kendi kendine öğrenme yetenekleri sayesinde tıp alanında sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada, kan hücre sınıflandırması için hesaplama maliyetini ve parametre sayısını azaltan derinlemesine ayrılabilir evrişim ile Inception modülünden oluşan yeni bir hibrit yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntem, parametre sayısını ve hesaplama maliyetini azaltıp sınıflandırma doğruluğunu arttırmasıyla, standart evrişimsel sinir ağlarına göre bir avantaj sağlamaktadır. Geliştirilen yöntemin performansını test etmek için 8 sınıflı bir kan hücresi veri seti üzerinde yapılan deneysel çalışmalar sonucunda %98.89 doğruluk, %98.88 kesinlik, %98.85 duyarlılık, %98.86 F1-skoru elde edilmiştir. Literatürdeki çalışmalar ile karşılaştırıldığında yöntemimizin etkili olduğu görülmektedir.

Publisher

Bandirma Onyedi Eylul University

Subject

General Medicine,General Chemistry

Reference39 articles.

1. Y.Y. Baydilli and Ü. Atila “Classification of white blood cells using capsule networks,” Comput. Med. Imaging Graph., vol. 80, 2020.

2. R.B. Hegde, K. Prasad, H. Hebbar, and B.M.K. Singh “Comparison of traditional image processing and deep learning approaches for classification of white blood cells in peripheral blood smear images,” Biocybern. Biomed. Eng., vol. 39, no. 2, pp. 382–392, 2019.

3. F. Long, J.J. Peng, W. Song, X. Xia, and J. Sang “BloodCaps: A capsule network based model for the multiclassification of human peripheral blood cells,” Comput. Methods Programs Biomed., vol. 202, no. 105972, 2021.

4. A. Khan, A. Eker, A. Chefranov, and H. Demirel “White blood cell type identification using multi-layer convolutional features with an extreme-learning machine,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 69, no. November 2020, p. 102932, 2021.

5. G. Liang, H. Hong, W. Xie, and L. Zheng “Combining Convolutional Neural Network With Recursive Neural Network for Blood Cell Image Classification,” IEEE Access, vol. 6, pp. 36188–36197, 2018.

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献

1. A hybrid approach based on multipath Swin transformer and ConvMixer for white blood cells classification;Health Information Science and Systems;2024-04-28