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Fine-grained interactive attention learning for semi-supervised white blood cell classification

计算机科学 人工智能 白细胞 机器学习 支持向量机 模式识别(心理学) 过程(计算) 监督学习 人类血液 标记数据 医学 生理学 人工神经网络 内科学 操作系统
作者
Yan Ha,Zeyu Du,Junfeng Tian
出处
期刊:Biomedical Signal Processing and Control [Elsevier BV]
卷期号:75: 103611-103611 被引量:26
标识
DOI:10.1016/j.bspc.2022.103611
摘要

White blood cell (WBC) is an essential part of the human immune system. To diagnose blood diseases, hematologists have to think about the WBC information. For instance, the number of each type of WBCs often implies the health condition of the human body. Thus, the classification of white blood cell images plays a significant role in the medical diagnosis process. However, manual WBC inspection is time-consuming and labor-intensive for experts, which means automated classification methods are needed for WBC recognition. Another problem is that the traditional automatic recognition system needs a large amount of annotated medical images for training, which is highly costly. In this respect, the semi-supervised learning framework has recently been widely used for medical diagnosis due to its specificity, which can explore relevant information from massive unlabeled data. In this study, a novel semi-supervised white blood cell classification method is proposed, named by Fine-grained Interactive Attention Learning (FIAL). It consists of a Semi-Supervised Teacher-Student (SSTS) module and a Fine-Grained Interactive Attention (FGIA) mechanism. In detail, SSTS employs limited labeled WBC images and generates predicted probability vectors for a large amount of unlabeled WBC samples, like a human. After top-k selection in predicted probabilities, the efficient data can be exploited from unlabeled WBC images for training. With a very small amount of annotated WBC images, FIAL achieves an average accuracy of 93.2% on BCCD dataset when giving 75 labeled images for each category, which sufficiently elaborates our excellent capability on semi-supervised white blood cell image classification task.
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