Medical image classification using different machine learning algorithms
Other Title(s)
تصنيف الصور الطبية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المختلفة
Joint Authors
Ismail, Sami Husayn
Karim, Shihab Wahhab
al-Mukhtar, Firas Hisham
Source
al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics
Issue
Vol. 14, Issue 1 (30 Jun. 2020), pp.135-147, 13 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2020-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
13
Main Subjects
Educational Sciences
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
تزودنا الأنواع المختلفة لخلايا الدم البيضاء ببيانات مهمة لتشخيص و تحديد العديد من الأمراض.
التشغيل الآلي لهذه المهام يمكن أن يوفر الوقت و يتجنب الأخطاء في التشخيص.
في هذا البحث نستكشف ما إذا كان استخدام ملامح الشكل للنواة كاف لتصنيف خلايا الدم البيضاء أم لا.
وفقا لهذا يتم تنفيذ نظام أوتوماتيكي قادر على تحديد و تحليل خلايا الدم البيضاء (WBCs) إلى خمس فئات (Basophil Eosinophil Lymphocyte Monocyte و Neutrophil).
يتطلب أربع خطوات لمثل هذا النظام تمثل الخطوة الأولى تجزئة صور للخلايا و تنطوي الخطوة الثانية على مسح كل صورة مجزأة لإعداد مجموعة البيانات الخاصة بها.
استخراج الأشكال و النسيج من الصورة الممسوحة يتم القيام به في الخطوة الثالثة.
أخيرا يتم تطبيق خوارزميات التعلم الآلي المختلفة مثل (K * التصنيف الانحدار المضاف التغليف التصنيف المطبق أو جدول القرار) يطبق بشكل منفصل على المستخرج (الأشكال و النسيج) للحصول على النتائج.
تتم مقارنة نتائج كل خوارزمية لتحديد أفضلها وفقا لمعايير مختلفة.
Abstract EN
The different types of white blood cells equips us an important data for diagnosing and identifying of many diseases.
The automation of this task can save time and avoid errors in the identification process.
In this paper, we explore whether using shape features of nucleus is sufficient to classify white blood cells or not.
According to this, an automatic system is implemented that is able to identify and analyze White Blood Cells (WBCs) into five categories (Basophil, Eosinophil, Lymphocyte, Monocyte, and Neutrophil).
Four steps are required for such a system; the first step represents the segmentation of the cell images and the second step involves the scanning of each segmented image to prepare its dataset.
Extracting the shapes and textures from scanned image are performed in the third step.
Finally, different machine learning algorithms such as (K* classifier, Additive Regression, Bagging, Input Mapped Classifier, or Decision Table) is separately applied to the extracted (shapes and textures) to obtain the results.
Each algorithm results are compared to select the best one according to different criteria's.
American Psychological Association (APA)
Ismail, Sami Husayn& Karim, Shihab Wahhab& al-Mukhtar, Firas Hisham. 2020. Medical image classification using different machine learning algorithms. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 14, no. 1, pp.135-147.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1226304
Modern Language Association (MLA)
Ismail, Sami Husayn…[et al.]. Medical image classification using different machine learning algorithms. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 14, no. 1 (2020), pp.135-147.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1226304
American Medical Association (AMA)
Ismail, Sami Husayn& Karim, Shihab Wahhab& al-Mukhtar, Firas Hisham. Medical image classification using different machine learning algorithms. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2020. Vol. 14, no. 1, pp.135-147.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1226304
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendix : p. 146
Record ID
BIM-1226304