Published January 1, 2017
| Version v1
Publication
Open
A New Approach for Leukemia Identification based on Cepstral Analysis and Wavelet Transform
Description
This paper implements a new leukemia identification method which depends on Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) feature extraction and wavelet transform.Leukemia identification is a measurement of blood cell features for detecting the blood cancer of a patient.Blood cell feature extraction is based on transforming the blood cell two dimensional (2D) image into one dimensional (1D) signal and thereafter extracting MFCCs from such signal.Furthermore, discrete wavelet transform (DWT) of the 1D blood cell signals are used for extracting extra MFCCs features to assist the identification procedure.In addition, Wavelet transform with denoising is used to reduce noise and increase classification accuracy.Feature matching/classification of the blood cell to be a normal cell or leukemia cell is performed in the proposed method using five different classifiers.Experimental results of leukemia identification method show that the proposed method is very good with wavelet transform and robust in the presence of noise.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تنفذ هذه الورقة طريقة جديدة لتحديد ابيضاض الدم تعتمد على استخراج خاصية المعامل الكبدي الترددي MEL وتحويل الموجة الصغيرة. تحديد ابيضاض الدم هو قياس لخصائص خلايا الدم للكشف عن سرطان الدم للمريض. يعتمد استخراج خاصية خلايا الدم على تحويل صورة خلايا الدم ثنائية الأبعاد (2D) إلى إشارة أحادية الأبعاد (1D) وبعد ذلك استخراج MFCCs من هذه الإشارة. علاوة على ذلك، يتم استخدام تحويل الموجة الصغيرة المنفصلة (DWT) لإشارات خلايا الدم أحادية الأبعاد لاستخراج ميزات MFCCs الإضافية للمساعدة في إجراء تحديد الهوية. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام تحويل الموجة مع إزالة الضوضاء لتقليل الضوضاء وزيادة دقة التصنيف. يتم إجراء مطابقة/تصنيف خصائص خلايا الدم لتكون خلية طبيعية أو خلية ابيضاض الدم في الطريقة المقترحة باستخدام خمس فئات مختلفة. تُظهر النتائج التجريبية لطريقة تحديد ابيضاض الدم أن الطريقة المقترحة جيدة جدًا مع تحويل الموجة الصغيرة وقوية في وجود ضوضاء.Translated Description (French)
Cet article met en œuvre une nouvelle méthode d'identification de la leucémie qui dépend de l'extraction des caractéristiques du coefficient cepstral de fréquence Mel (MFCC) et de la transformée en ondelettes.L' identification de la leucémie est une mesure des caractéristiques des cellules sanguines pour détecter le cancer du sang d'un patient.L' extraction des caractéristiques des cellules sanguines est basée sur la transformation de l'image bidimensionnelle (2D) des cellules sanguines en signal unidimensionnel (1D), puis sur l'extraction des MFCC de ce signal.En outre, la transformée en ondelettes discrète (DWT) des signaux des cellules sanguines 1D est utilisée pour extraire des caractéristiques supplémentaires des MFCC afin d'aider la procédure d'identification.En outre, la transformée en ondelettes avec débruitage est utilisée pour réduire le bruit et augmenter la précision de la classification.La correspondance/classification des caractéristiques des cellules sanguines pour être une cellule normale ou une cellule leucémique est effectuée dans la méthode proposée à l'aide de cinq classificateurs différents.Les résultats expérimentaux de la méthode d'identification de la leucémie montrent que la méthode proposée est très bonne avec la transformée en ondelettes et robuste en présence de bruit.Translated Description (Spanish)
Este documento implementa un nuevo método de identificación de leucemia que depende de la extracción de características del coeficiente cepstral de frecuencia Mel (MFCC) y la transformada de ondícula. La identificación de leucemia es una medición de las características de las células sanguíneas para detectar el cáncer sanguíneo de un paciente. La extracción de características de las células sanguíneas se basa en transformar la imagen bidimensional (2D) de las células sanguíneas en una señal unidimensional (1D) y luego extraer los MFCC de dicha señal. Además, la transformada de ondícula discreta (DWT) de las señales de células sanguíneas 1D se utiliza para extraer características adicionales de MFCC para ayudar al procedimiento de identificación. Además, la transformada de ondícula con denotación se utiliza para reducir el ruido y aumentar la precisión de clasificación. La coincidencia/clasificación de características de la célula sanguínea para que sea una célula normal o una célula de leucemia se realiza en el método propuesto utilizando cinco clasificadores diferentes. Los resultados experimentales del método de identificación de leucemia muestran que el método propuesto es muy bueno con la transformada de ondícula y robusto en presencia de ruido.Files
Paper_30-A_New_Approach_for_Leukemia_Identification.pdf.pdf
Files
(1.3 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:bf9504c9fe377069d6d840d89635786d
|
1.3 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- نهج جديد لتحديد سرطان الدم على أساس التحليل الرأسي وتحويل الموجات الصغيرة
- Translated title (French)
- Une nouvelle approche pour l'identification de la leucémie basée sur l'analyse cepstrale et la transformation des ondelettes
- Translated title (Spanish)
- Un nuevo enfoque para la identificación de la leucemia basado en el análisis cepstral y la transformación de ondículas
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2741850690
- DOI
- 10.14569/ijacsa.2017.080730