White Blood Cells Subtypes Classification Using Fast Traditional Convolutional Neural Network

Sharma, Animesh; Thomas, Sharath Cherian; Sah, Anant; Abhyankar, Varad; Singh, Vineet; Prakash, Surya

doi:10.1109/icetci51973.2021.9574045

Cited by 4 publications

(1 citation statement)

References 8 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Sharma vd. [19] lökosit sınıflandırması için hızlı bir geleneksel evrişimsel sinit ağı yöntemi sunmuştur. Bu yöntem 3 evrişim ve 3 tam bağlantılı katmandan oluşmaktadır.…”

Section: Introductionunclassified

Modifiye Edilmiş Inception Modülü Kullanılarak İnsan Periferik Kan Hücrelerinin Çoklu Sınıflandırılması

FIRAT

2023

Mühendislik Bilimleri Ve Araştırmaları Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Periferik kan hücrelerinin sınıflandırılması anemi ve lösemi gibi birçok kan hastalığının teşhisinde önemli rol oynamaktadır. Bu nedenle, doğru kan hücresi sınıflandırması hastalığın teşhisinde klinik olarak oldukça önemlidir. Son yıllarda, derin öğrenme, özellikle Evrişimsel sinir ağları, güçlü kendi kendine öğrenme yetenekleri sayesinde tıp alanında sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada, kan hücre sınıflandırması için hesaplama maliyetini ve parametre sayısını azaltan derinlemesine ayrılabilir evrişim ile Inception modülünden oluşan yeni bir hibrit yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntem, parametre sayısını ve hesaplama maliyetini azaltıp sınıflandırma doğruluğunu arttırmasıyla, standart evrişimsel sinir ağlarına göre bir avantaj sağlamaktadır. Geliştirilen yöntemin performansını test etmek için 8 sınıflı bir kan hücresi veri seti üzerinde yapılan deneysel çalışmalar sonucunda %98.89 doğruluk, %98.88 kesinlik, %98.85 duyarlılık, %98.86 F1-skoru elde edilmiştir. Literatürdeki çalışmalar ile karşılaştırıldığında yöntemimizin etkili olduğu görülmektedir.

show abstract

Section: Introductionunclassified

Modifiye Edilmiş Inception Modülü Kullanılarak İnsan Periferik Kan Hücrelerinin Çoklu Sınıflandırılması

FIRAT

2023

Mühendislik Bilimleri Ve Araştırmaları Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

A hybrid approach based on multipath Swin transformer and ConvMixer for white blood cells classification

Üzen,

Fırat

2024

Health Inf Sci Syst

View full text Add to dashboard Cite

White blood cells (WBC) play an effective role in the body’s defense against parasites, viruses, and bacteria in the human body. Also, WBCs are categorized based on their morphological structures into various subgroups. The number of these WBC types in the blood of non-diseased and diseased people is different. Thus, the study of WBC classification is quite significant for medical diagnosis. Due to the widespread use of deep learning in medical image analysis in recent years, it has also been used in WBC classification. Moreover, the ConvMixer and Swin transformer models, recently introduced, have garnered significant success by attaining efficient long contextual characteristics. Based on this, a new multipath hybrid network is proposed for WBC classification by using ConvMixer and Swin transformer. This proposed model is called Swin Transformer and ConvMixer based Multipath mixer (SC-MP-Mixer). In the SC-MP-Mixer model, firstly, features with strong spatial details are extracted with the ConvMixer. Then Swin transformer effectively handle these features with self-attention mechanism. In addition, the ConvMixer and Swin transformer blocks consist of a multipath structure to obtain better patch representations in the SC-MP-Mixer. To test the performance of the SC-MP-Mixer, experiments were performed on three WBC datasets with 4 (BCCD), 8 (PBC) and 5 (Raabin) classes. The experimental studies resulted in an accuracy of 99.65% for PBC, 98.68% for Raabin, and 95.66% for BCCD. When compared with the studies in the literature and the state-of-the-art models, it was seen that the SC-MP-Mixer had more effective classification results.

show abstract

Leukocyte classification using relative-relationship-guided contrastive learning

Li,

Lin,

et al. 2025

Expert Systems with Applications

View full text Add to dashboard Cite

White Blood Cells Subtypes Classification Using Fast Traditional Convolutional Neural Network

Cited by 4 publications

References 8 publications

Modifiye Edilmiş Inception Modülü Kullanılarak İnsan Periferik Kan Hücrelerinin Çoklu Sınıflandırılması

Modifiye Edilmiş Inception Modülü Kullanılarak İnsan Periferik Kan Hücrelerinin Çoklu Sınıflandırılması

A hybrid approach based on multipath Swin transformer and ConvMixer for white blood cells classification

Leukocyte classification using relative-relationship-guided contrastive learning

Contact Info

Product

Resources

About