본 논문은 백혈병 진단 및 모니터링에 사용되는 고처리량 이미지 데이터 분석을 위한 새로운 프레임워크인 적응형 동적 신경-퍼지 클러스터링(Adaptive and Dynamic Neuro-Fuzzy Clustering, ADNF)을 소개합니다. ADNF는 컨볼루션 신경망(CNN) 기반 특징 추출과 온라인 퍼지 클러스터링 엔진을 결합하여, 세포 패턴의 변화에 유연하게 대응하고 실시간으로 불확실성을 정량화합니다. Fuzzy C-Means로 초기화된 소프트 파티션을 기반으로, 퍼지 시간 지수(FTI)를 사용하여 마이크로 클러스터 중심, 밀도 및 퍼지 매개변수를 지속적으로 업데이트합니다. 밀도 가중 병합과 엔트로피 기반 분할을 통해 과도한 세분화와 부족한 세분화를 방지합니다. C-NMC 백혈병 현미경 데이터셋에서 실루엣 점수 0.51을 달성하여 기존 방식보다 우수한 성능을 보였습니다.
