বিমূর্ত:
লিউকেমিয়ার প্রাথমিক সনাক্তকরণ এবং ক্লিনিকাল পরীক্ষামূলক ফলাফলের সাথে চিত্র বিশ্লেষণের আন্তঃবিভাগীয় একীকরণের ফলে মানব স্বাস্থ্যের ঝুঁকি হ্রাস হতে পারে. চিত্র বিশ্লেষণ ইমেজ ডেটাতে পরিমাণগত বিচার করতে দক্ষ এবং নির্ভরযোগ্য প্রক্রিয়াকরণ অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করে. এই নিবন্ধটি দৃশ্যের ক্ষেত্রে লিউকেমিয়া জনসংখ্যার পরিসংখ্যান স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিমাপ করার জন্য একটি দক্ষ এবং উচ্চ-থ্রুপুট লিউকেমিয়া কোষ গণনা এবং ক্লাস্টার শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদমের নকশা এবং বাস্তবায়ন উপস্থাপন করে।. অ্যালগরিদম দুটি পর্যায়ে বিভক্ত: (1) কোষ সনাক্তকরণ পর্যায় এবং (2) কোষ শ্রেণীবিভাগ এবং পরিদর্শন পর্যায়. সেল শনাক্তকরণ পর্যায়টি ফোরগ্রাউন্ড পিক্সেল থেকে পটভূমি এবং শব্দকে সঠিকভাবে ভাগ করে. সমস্ত বিচ্ছিন্ন কোষ এবং সেল ক্লাস্টারগুলিকে চিহ্নিত করে অগ্রভাগের পিক্সেলগুলিকে ঘিরে একটি সীমানা বাক্স তৈরি করা হয়. কোষের শ্রেণীবিভাগ এবং পরিদর্শন পর্যায়ে এক-মাত্রিক তীব্রতা প্রোফাইল ব্যবহার করে যা সেল ক্লাস্টার থেকে বিচ্ছিন্ন কোষগুলিকে আলাদা করতে এবং প্রতিটি ক্লাস্টারের মধ্যে মোট গণনা মূল্যায়ন করতে স্বাক্ষর প্লট হিসাবে আচরণ করে।. ডিজাইন করা অ্যালগরিদম বিভিন্ন লিউকেমিয়া সেল ইমেজ দিয়ে পরীক্ষা করা হয় যা ইমেজ অধিগ্রহণের শর্তে পরিবর্তিত হয়, ছবির মাপ, কোষের আকার, তীব্রতা বিতরণ, এবং ছবির গুণমান. প্রস্তাবিত অ্যালগরিদম গড় নির্ভুলতার সাথে আদর্শ এবং অ-আদর্শ চিত্র উভয় প্রক্রিয়াকরণে ভাল সম্ভাবনা প্রদর্শন করে 91% এবং গড় প্রক্রিয়াকরণ সময় 3 s. সম্প্রতি প্রকাশিত অ্যালগরিদম এবং বাণিজ্যিক চিত্র বিশ্লেষণ টুলের তুলনায় প্রস্তাবিত অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা আরও এর দৃঢ়তা নিশ্চিত করে.

বৃন্দা প্রসাদ এবং ওয়ায়েল বাদাউই, "লিউকেমিয়া জনসংখ্যা পরিসংখ্যানের জন্য উচ্চ-থ্রুপুট সনাক্তকরণ এবং শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম,ইমেজিং সায়েন্স অ্যান্ড টেকনোলজির জার্নাল 52(3), 2008.

অন্যান্য তালিকার লিঙ্ক পিয়ার জার্নাল পাবলিকেশন্স