Mikroskop görüntüleri üzerine tabanli insan kan örneklerinde lösemi tesbiti

Lösemi, kemik iliği tarafından üretilen olağandışı beyaz kan hücrelerinin bir parçası olduğunda, kan hastalıklarının belgelendirilmesi, kan hücrelerinin mikroskobik görüntülerinin resim olarak tam olarak incelenmesiyle gerçekleşir. Bu tezde kan testlerinin sonsuz resimlerini kullanarak lösemi işaretlerinin tanınması için bir hazırlık tezi hazırlanmıştır. Resimlerle inceleme, resimlerden enfeksiyonların önceden organize edilmeden tespit edilip analiz edilebileceği gerçeği ışığına dayalı olarak gerçekleştirilmiştir. Bu noktadan sonra, örneğin hastalıkları kontrol etmek ve karşı koymak gibi farklı aktiviteler olabilir. Resimler, eski oldukları ve pahalı testler ve araştırma olanakları gerektirmediği gerçeğinden yola çıkılarak kullanılmıştır. Tezin ana çerçevesi, beyaz trombosit hastalığı, yani lösemi etrafında odaklanmıştır. Nitekim, hematolog bile lösemik hücreleri düzenlerken sorunlar yaşar. Trombositlerin manuel olarak düzenlenmesi oldukça uzun bir zaman alır. Bu şekilde, lösemi dönüşlerinin erken ayırt edici ile hastaya uygun tedavi sağlanabilir. Bu sorunun cevabı olarak, çerçeve, dakika resimlerindeki kapasiteleri kullanacak ve yüzey, geometri, gölgeleme ve ölçülebilir incelemedeki değişikliklere bakacaktır. Bu özelliklerin varyasyonları sınıflandırıcı girişi olarak kullanılacaktır. Lösemi, yetişkinlerde temel olan en temel kan rahatsızlığıdır. Daha büyük bir yarı kötü huylu büyüme hücresi vücut elementlerinde başlar, ancak hastalık trombositlerde başlayan ve gelişen hastalıkların çeşitliliğidir. Hücreler imha edilir, bu nedenle yeni hücrelerin kendi yerleri olacaktır. Hastalıkta, hücre kan içinde kalır, bu nedenle, oluşturulan yeni hücreler ölçmek için yeterli işlem yapılamaz. Görüntü bölütleme işlemi için ve jhastalık tespit işlemi için K adet durum vardır. Bunların sınıflandırma ve ayırt edilme işleminde yapay sinir ağı önerilir. Görüntü bölme işlemi ileriye doğru beslemeli yapay sinir ağı ile daha az gürültü ve çok yavaş bir birleşme oranına sahip olacak şekilide yapılır. Bu analiz sırasında, K-means sınıflandırıcı ve yapay sinir ağı daha iyi bir sonuç elde etmek için ortak bir şekilde kullanılmıştır. Sonuş kısmında değerlendirme verilmiştir. Anahtar Kelimeler: Beyaz Kan Hücreleri , Kemik İliği,, Yapay Sinir Ağları,, Görürtü Bölütleme