末梢血細胞を用いた白血病の分類において高い精度を達成するセグメンテーションベースのネットワーク


AIによる要点抽出
  • 白血病は異種性が高く、診断と分類が複雑で時間を要し、骨髄穿刺が必要であるため侵襲的であるがゆえに患者のコンプライアンスが低下し、治療の遅れを引き起こす。本研究では、単一の末梢血細胞から白血病を診断・分類するために、ジグソーパッチのプログレッシブ・マルチグラニュラリティ・トレーニングを用いたセグメンテーションベースのエンハンスト残差ネットワークを適用した。

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