CAE-ResVGG FusionNet:一个特征提取框架,集成卷积自编码器和转移学习,用于急性髓性白血病中不成熟的白细胞

Tusneem Elhassan1, Ahmed Hamza Osman2, Mohd Shafry Mohd Rahim3,4

  • 1Cancer Center of Excellence, King Faisal Specialist Hospital and Research Center, Riyadh 11564, Saudi Arabia.

Heliyon
|October 10, 2024
PubMed
概括

一个新的AI框架,CAE-ResVGG FusionNet,通过分析不成熟的白细胞 (WBCs) 准确检测和分类急性髓性白血病 (AML). 这种自动化系统为手动诊断提供了一个更快,更可靠的替代方案,以改善患者的治疗结果.