V. Kết quả dự kiến
2.5.3 Phân loại tế bào bạch cầu sử dụng ANN & Đếm số lượng
Một hệ thống thần kinh sinh học trong khoa học thần kinh là một sự tiến triển của các tế bào thần kinh liên kết với nhau cĩ sự khởi đầu đặc trưng cho một con đường thẳng dễ thấy mạng lưới là một mạng lưới lớn các nơron. Trong đĩ một tế bào thần kinh tương tác với các tế bào thần kinh lân cận khác thơng qua một giao diện bao gồm một số đầu cuối sợi trục được kết nối đến đuơi gai thơng qua khớp thần kinh. Trong trường hợp tổng hợp của các tín hiệu đầu vào vào một tế bào thần kinh vượt qua một giá trị, nơ-ron gửi một tiềm năng hành động (AP) tại sợi trục và truyền tín hiệu điện này dọc theo sợi trục. Mạng nơron nhân tạo là một loạt các mơ hình lấy cảm hứng từ mạng lưới thần kinh sinh học được sử dụng để ước tính một hàm phụ thuộc vào một số lượng lớn các yếu tố đầu vào. Về cơ bản, ANN được
45 lấy cảm hứng từ sinh học mạng nơron bao gồm một mạng lớn các tế bào thần kinh liên kết trao đổi tín hiệu giữa lẫn nhau. Các kết nối này cĩ trọng số theo những kinh nghiệm trong quá khứ do đĩ là mạng thích ứng và cĩ khả năng học hỏi.
Giống như trong vấn đề này phân loại bạch cầu trong ba loại tức là Eosinophil, Bạch cầu trung tính, Lymphocyte dựa trên sự đồng nhất của các đặc điểm hình thái (diện tích tế bào, nhân tế bào khu vực, …) và kết cấu tính năng, đặc điểm (năng lượng, tính đồng nhất… Để giải quyết mục đích của việc phân loại mạng thần kinh cơng cụ nhận dạng mẫu (nprtool) đã được sử dụng. Bằng cách sử dụng cơng cụ này một mạng nơron được thiết kế để phân loại nếu đầu vào tập các danh mục xác định. Cĩ 7 giá trị tính năng đã được đưa ra dưới dạng đầu vào theo đĩ đầu ra được phân loại ba loại tức là Eosinophil, Bạch cầu trung tính, Lymphocyte cĩ ba loại mẫu:
Đào tạo: Trong quá trình đào tạo các mẫu này được trao cho mạng nơron và mạng được điều chỉnh cho phù hợp.
Xác thực: Các mẫu này được sử dụng để tạm dừng đào tạo khi tổng quát hĩa ngừng cải thiện
Kiểm tra: Các mẫu này được sử dụng để đo lường tham số hiệu suất của mạng khi đào tạo và xác nhận được thực hiện.
Hình 2.15. Đặc điểm kỹ thuật của ANN