Diagnosis of leukemia using artificial neural networks

Abstract

المستخلص يشير مصطلح "اللوكيميا" إلى سرطان خلايا الدم تشخيص الأمراض في الدم يلعب دوراً حاسماً في اكتشاف الأمراض وعلاجها بشكل مناسب .الكشف التلقائي عن المرض يقلل من النتائج الخاطئة التي تم الحصول عليها من الصور المجهرية ويقلل أيضًا من وقوع الأخطاء من قبل علماء الأمراض. للكشف التلقائي عن سرطان الدم يتم أخذ صور مجهرية لعينه الدم كدخل للشبكة العصبية تمت معالجة الصور المجهرية مسبقًا تم تقسيم الصورلتشخيصها واستخدمت طريقة haralickلاستخراج الميزات. استخدمت الصور المجهرية باستخدام النشر الخلفي لشبكات التغذية العصبية الأمامية متعددة الطبقات لتدريب الصورحققت الشبكة دقة 98.05٪ في تشخيص الصور

Abstract

The term “Leukemia” refers to cancer of the blood cells, The diagnosis of ailments in blood plays a crucial role in the appropriate discovery and curative of diseases and thus protection and being saviour to the human life. Automatic detection of the ailment reduces wrong results obtained from the microscopic images and also reduces the occurrence of mistakes by the pathologists. For automatic detection of leukemia the blood smear microscopic images are taken as an input Microscopic images are pre-processed Images are segmented for diagnosis into appropriate structures, haralick method is used to extract features. the microscopic images using Back propagation for multi-layer Feed forward neural networks is used for training the images, Accuracy of 98.05 % is achieved in diagnosis of the images