LeukoVision: تحسين تشخيص سرطان الدم باستخدام الشبكة العصبية الالتفافية VGG16
الكلمات المفتاحية:
صور لطاخة الدم، سرطان الدم، التصنيف، CNN، التعلم الآلي، VGG16الملخص
تستكشف هذه الدراسة تطبيق الشبكة العصبية الالتفافية (CNN) لمجموعة الهندسة المرئية 16 (VGG-16) لتعزيز تشخيص سرطان الدم من خلال تقنيات التعلم العميق، وخاصة نقل التعلم، فإننا نتحقق من إمكانات VGG16 في تصنيف سرطان الدم بدقة من صور لطاخة الدم. توضح النتائج التي توصلنا إليها أن نموذج VGG16 المضبوط بدقة يحقق دقة تبلغ 79.75% في تصنيف سرطان الدم، متجاوزًا الطرق الحالية. بالإضافة إلى ذلك، يسلط تحليلنا المقارن الضوء على الأداء المتفوق لـ VGG16 في تحديد أنواع مختلفة من خلايا الدم البيضاء المرتبطة بسرطان الدم. يساهم هذا البحث في تطوير التصوير الطبي ويوفر للأطباء أداة موثوقة لاتخاذ القرار في الكشف عن سرطان الدم.
التنزيلات
تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.
التنزيلات
منشور
2024-07-14
