اللوكيميا هي مجموعة من سرطانات الدم التي تبدأ عادةً في نخاع العظام وينتج عن عدد كبير من خلايا الدم غير الطبيعية. سنويًا ، يزداد عدد الحالات الجديدة من اللوكيميا مع ارتفاع معدل الوفيات بسبب التأخر في الكشف عن المرض. ومع ذلك ، فإن حوسبة الكشف عن الأمراض تقلل من عدد حالات الوفاة من خلال تنفيذ عدة منهجيات وخوارزميات. تعد تقنيات معالجة الصور أحد التخصصات الرئيسية في اكتشاف المرض مبكرًا. تم تطوير مجموعة من الخوارزميات ذات الصلة للمساعدة في اكتشاف اللوكيميا اعتمادًا على العديد من ميزات مكونات الدم مثل خصائص الخلايا (الشكل واللون والحجم) وميزات السيتوبلازم وغيرها. يقارن هذا العمل طريقتين لاكتشاف اللوكيميا: خوارزميات الكشف عن الأنواع الفرعية لسرطان الدم الليمفاوي الحاد (CKC) واللون K-mean Clustering (ALLS). تعتمد خوارزمية CKC على التصفية المورفولوجية والتجزئة باستخدام اللون k- يعني العنقدة ويتم اختبارها باستخدام مصنف أقرب الجوار (KNN). تعتمد ALLS على اكتشاف الأنواع الفرعية لسرطان الدم من خلال المرور بعدة مراحل لمعالجة الصور تؤدي إلى تصنيف الصورة على أنها مصابة أم لا. من أجل اختبار مقدار اختلاف الدقة بين الطريقتين ، تتم معالجة الميزات المستخرجة لمجموعة اختبار الصور باستخدام برنامج Weka. تم حساب مقاييس الدقة والتذكر والنتيجة والدقة والوقت لأغراض المقارنة.

عنوان المؤتمر

المؤتمر الدولي لجامعة ولاية أريزونا 2022 في التقنيات الناشئة من أجل الاستدامة والأنظمة الذكية (ICETSIS) - الحوسبة وتكنولوجيا المعلومات

دولة المؤتمر

البحرين

تاريخ المؤتمر

22 يونيو، 2022 - 23 يونيو، 2022

راعي المؤتمر

Applied Science University IEEE Bahrain Section

معلومات إضافية

موقع المؤتمر الإلكتروني