A Fully Unsupervised Instance Segmentation Technique for White Blood Cell Images

要約

白血球としても知られる白血球は、顕著な免疫系細胞として機能する不均一な核を持つ細胞のグループです。
これらは骨髄に由来し、血液、血漿、リンパ組織に存在します。
白血球は、食作用を通じて人体に侵入する細菌、ウイルス、その他の種類の病原体を殺し、その結果免疫が生じます。
白血球数を検出すると、偽装感染症が明らかになり、自己免疫疾患、免疫不全、血液疾患などの慢性病状について医師に警告することができます。
セグメンテーションは、顕微鏡画像分析による白血球 (WBC) の識別において重要な役割を果たします。
顕微鏡画像におけるセグメンテーションの目的は、画像を異なる異なる領域に分割することです。
私たちの論文では、骨髄画像から核と細胞質の両方を含む白血球をセグメント化するための新しいインスタンスセグメンテーション方法を提案しようとしました。

要約(オリジナル)

White blood cells, also known as leukocytes are group of heterogeneously nucleated cells which act as salient immune system cells. These are originated in the bone marrow and are found in blood, plasma, and lymph tissues. Leukocytes kill the bacteria, virus and other kind of pathogens which invade human body through phagocytosis that in turn results immunity. Detection of a white blood cell count can reveal camouflaged infections and warn doctors about chronic medical conditions such as autoimmune diseases, immune deficiencies, and blood disorders. Segmentation plays an important role in identification of white blood cells (WBC) from microscopic image analysis. The goal of segmentation in a microscopic image is to divide the image into different distinct regions. In our paper, we tried to propose a novel instance segmentation method for segmenting the WBCs containing both the nucleus and the cytoplasm, from bone marrow images.

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