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Matek, C. ; Schwarz, S.* ; Spiekermann, K.* ; Marr, C.

Abstract: Recognition of AML blast cells in a curated single-cell dataset of leukocyte morphologies using deep convolutional neural networks.

In: Bildverarbeitung für die Medizin 2020. Switzerland: 2020. 53-54 (Inf. aktuell)
DOI
Reliable recognition and microscopic differentiation of malignant and non-malignant leukocytes from peripheral blood smears is a key task of cytological diagnostics in hematology [1]. Having been practised for well over a century, cytomorphological analysis is still today routinely performed by human examiners using optical microscopes, a process that can be tedious, time-consuming, and suffering from considerable intra-and inter-rater variability [2]. Our work aims to provide a more quantitative and robust decision-aid for the differentiation of single blood cells in general and recognition of blast cells characteristic for Acute Myeloid Leukemia (AML) in particular.
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Publikationstyp Artikel: Sammelbandbeitrag/Buchkapitel
Sprache englisch
Veröffentlichungsjahr 2020
HGF-Berichtsjahr 2020
ISSN (print) / ISBN 1431-472X
e-ISSN 1431-472X
Bandtitel Bildverarbeitung für die Medizin 2020
Zeitschrift Informatik aktuell
Quellenangaben Band: , Heft: , Seiten: 53-54 Artikelnummer: , Supplement: ,
Verlagsort Switzerland
Institut(e) Institute of Computational Biology (ICB)
POF Topic(s) 30205 - Bioengineering and Digital Health
Forschungsfeld(er) Enabling and Novel Technologies
PSP-Element(e) G-503800-001
DOI 10.1007/978-3-658-29267-6_11
Scopus ID 85083085923
Erfassungsdatum 2020-05-26
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