基于原始细胞形态特征的急性淋巴细胞白血病自动化检测：KNN分类器优于SVM-R

本文研究的焦点在于使用原始细胞形态特征自动检测急性淋巴细胞白血病（Acute Lymphocytic Leukemia, ALL），这是一种在儿童中较为常见的严重血液系统疾病。准确诊断ALL对于早期干预和治疗至关重要，因为它直接影响患者的生存率和预后。在传统的医疗诊断中，医生依赖显微镜下的细胞形态观察，而这项工作试图通过计算机辅助技术来自动化这一过程。 研究人员利用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和k-最近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）作为主要的分类器，对细胞样本进行区分。SVM-L和SVM-R分别指可能的不同版本或变体的SVM模型，它们在处理细胞形态数据时展现了良好的性能。KNN分类器在噪声训练样本下的表现尤为突出，其准确性、灵敏性和特异性分别达到了90.33%、90%和90.9%。相比之下，SVM-R分类器的相应指标为91.5%、90%和92%，表明对于无噪声数据，KNN可能具有更好的分类效果。 这项研究通过对细胞特征的深度学习和模式识别，提供了高效且可靠的ALL自动检测方法，有助于提高临床诊断的准确性和效率。它不仅减轻了医生的工作负担，还有助于在资源有限的地区提供更及时的医疗服务。未来的研究方向可能包括进一步优化算法、减少噪声影响以及结合其他生物标志物，以提高ALL检测的全面性和精确性。这项工作对于改善急性淋巴细胞白血病的临床管理具有重要的实际意义。