انتقاء السمات العميقة وتجميعات التعلم الآلي المؤتمت لتصنيف خلايا ابيضاض الدم اللمفاوي الحاد

الملخص

يظل تصنيف ابيضاض الدم اللمفاوي الحاد (ALL) اعتمادًا على الصور المجهرية لمسحات الدم المحيطي مهمةً صعبة بسبب تباين الصبغ، والتشابه المورفولوجي بين الفئات، وعدم توازنها. تقدم هذه الورقة إطارًا رباعي الفئات للتمييز بين الخلايا السلفية اللمفاوية الحميدة (الهيماتوغونات)، وابيضاض الدم اللمفاوي الحاد من النمط البائي المبكر (Early Pre‑B ALL)، والنمط Pre‑B ALL، والنمط Pro‑B ALL، بدلًا من مهمة الفرز الثنائية الأسهل بين الحالات الحميدة والخبيثة. ويستخدم الإطار نموذج VGG19 مستخرجًا ثابتًا للسمات العميقة، والمعلومات المتبادلة (MI) لانتقاء السمات المراعية للفئات، وتجميعات H2O AutoML المكدسة لبناء المصنفات تلقائيًا. وفي مجموعة الاختبار المحجوزة وفق تقسيم 80:20، حقق الإعداد القائم على المعلومات المتبادلة دقة كلية بلغت 94.14%، بفاصل ثقة ويلسون قدره 95% يتراوح بين 92.02% و95.72%، وبقيمة Macro-F1 تقارب 0.931. وأظهر التحليل على مستوى الفئات أداءً قويًا لخلايا Pre‑B وPro‑B، في حين ظلت الخلايا السلفية اللمفاوية الحميدة الفئة الأصعب بسبب تشابهها البصري مع الخلايا الخبيثة المبكرة. وتدعم النتائج قيمة الجمع بين تمثيلات السمات العميقة والاختيار الآلي للنماذج في تصنيف صور ابيضاض الدم اللمفاوي الحاد؛ غير أن النظام لا يُعد بديلًا عن التشخيص السريري دون تحقق خارجي على مستوى المرضى وفي مراكز متعددة.