0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Robust Binary Differentiation of ALL vs. AML Using Deep Graph Convolutions
نویسندگان :
Mahsan Rahmani
1
Saeed Meshgini
2
Reza Afrouzian
3
1- Department of Biomedical Engineering, Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran Rahmani@tabrizu.ac.ir
2- Department of Biomedical Engineering, Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran
3- Department of Biomedical Engineering, Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran
کلمات کلیدی :
Acute leukemia.،ALL;،AML;،graph convolutional networks;،microscopic smear analysis;،robust classification
چکیده :
Early triage of acute leukemia remains challenging due to subtle morphologic differences between lymphoid and myeloid blasts and the time-consuming nature of manual review. We present an end-to-end pipeline that integrates graph construction with a tailored deep convolutional architecture for automatic differentiation between acute lymphoblastic leukemia (ALL) and acute myeloid leukemia (AML). The dataset comprises smear images collected from 44 patients; images are resized and normalized, class imbalance is mitigated via GAN-based augmentation, and superpixel-level regions are used to build an adjacency graph whose node features summarize local intensities. A six-layer graph convolutional backbone with batch normalization, dropout, and a terminal softmax performs binary classification. Under a 70/20/10 split with 5-fold cross-validation, the model achieves strong and consistent performance (Accuracy 99.4%, Specificity 97.3%, Kappa 0.85), and remains robust when synthetic white noise is added (accuracy >90% at SNR = 0 dB). Comparative analyses against standard CNN/ResNet/VGG baselines indicate superior accuracy and stability, supporting the efficiency of graph- enhanced representations for this task. These results suggest a practical tool to support pathologists in rapid screening and referral. Future work will extend the framework to multi-class settings (including CML/CLL) and explore alternative augmentation strategies beyond GANs.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Comparative Analysis of Machine Learning and Deep Learning Models for Epileptic Seizure Detection Using the CHB-MIT EEG Dataset
Pouya Taghipour Langrodi - Amirsadra Khodadadi - Mahtab Dastranj - Golnaz Baghdadi
توسعه پوشش چند جزئی بر پایه لیگنین و نانوذرات اکسید سریم بر سطح آلیاژ AZ91 برای استفاده در ایمپلنتهای فلزی
هستی عزیزی لمجیری - زهرا قاسمی - مهشید خرازیها
واکاوی تحولات ناشی از کاربست هوش مصنوعی در فرآیند برندسازی
محمدرضا جلیلوند - جمیله عطائی
شناسایی اسکولیوز ستون فقرات در تصاویرX-ray با استفاده از MobileNetV2
محمدصادق بابایی
تحلیل هوش مصنوعی برای کاربردهای انسانی
حمداله مهرآیین
The Effects of Levodopa and Visual Information on The Complexity of Postural Control in Parkinson’s Disease Patients With and Without Freezing of Gait Through a Multiscale Entropy Approach
Kiarash Banan Motarjem - َAmirhassan Khalouzadeh Mobarakeh - Aria Behroozi - Elham Shirzad Araghi
روش ترکیبی مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان با الگوریتم بهینه سازی کلاغ برای دسته بندی متون
آیسودا علیزاده - فرهاد سلیمانیان قره چپق
تحلیل مقایسهای الگوریتمهای یادگیری ماشین در تحلیل دادهها: دستهبندی، کاربردها و چالشها
کیانا سادات تقوی - آزیتا شیرازی پور - سید جواد میر عابدینی
بازاریابی محتوایی هوشمند: بازآفرینی تعامل کاربران و برندها با کمک هوش مصنوعی در رسانههای اجتماعی
پریسا جعفری - سیروس فخیمی آذر - سلیمان ایرانزاده - حسین بوداقی خواجه نوبر
تاثیر هوش مصنوعی بر تجارت الکترونیک: تحول توسعه، تجربه مشتری و عملیات تجاری
سجاد یوسفی - مریم پور نجف - مازیار دوستی تنها
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2