文件名称：使用原始细胞形态特征自动检测急性淋巴细胞白血病-研究论文
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更新时间：2024-06-29 16:51:29
Leukemia ALL
准确诊断白血病是医学领域的一个重要问题，以便对其进行有效治疗。 淋巴系统异常会导致“白血病”。 与成人相比，儿童更容易受到这种疾病的影响。 白细胞被称为有效的感染战士，与导致白血病有关。 白血病可影响骨髓中的淋巴细胞和骨髓细胞。 白血病的主要类型是淋巴细胞白血病和粒细胞白血病。 如果恶性细胞能够执行其正常的生物学功能，则称为慢性白血病，否则称为急性白血病。 在这项工作中，急性淋巴细胞白血病 (ALL) 的检测是重点，因为与其他类型的白血病相比，它更具决定性。 根据母细胞形态特征，将给定的样本分为良性和恶性类。 分析了SVM-L、SVM-R和KNN分类器在细胞检测和分类中的性能。 对于噪声训练样本的应用，KNN 分类器测得的准确度、灵敏度和特异性分别为 90.33%、90% 和 90.9%，而对于 SVM-R 分类器，准确度、灵敏度和特异性分别为 91.5%、90%，和 92%。 基于通过实验获得的结果和对结果的分析，得出结论，KNN 分类器对无噪声数据产生了更好的结果。