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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 1,150 - 1,161 (12page)
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Classification is widely used in medical images to categorize patients and non-patients. However, conventional classification requires a complex procedure, including some rigid steps such as preprocessing, segmentation, feature extraction, detection, and classification. In this paper, we propose a novel convolutional neural network (CNN), called LeukemiaNet, to specifically classify two different types of leukemia, including acute lymphoblastic leukemia (ALL) and acute myeloid leukemia (AML), and non-cancerous patients. To extend the limited dataset, a PCA color augmentation process is utilized before images are input into the LeukemiaNet. This augmentation method enhances the accuracy of our proposed CNN architecture from 96.9% to 97.2% for distinguishing ALL, AML, and normal cell images.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. PROPOSED METHODOLOGY
4. EXPERIMENTAL RESULT AND DISCUSSION
5. CONCLUSION
REFERENCES
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