Mücərrəd:
Lösemin erkən aşkarlanması və insan sağlamlığı üçün riskin azalması görüntü analizinin klinik eksperimental nəticələrlə fənlərarası inteqrasiyası nəticəsində ola bilər.. Şəkil təhlili görüntü məlumatları üzərində kəmiyyət mühakimə yürütmək üçün səmərəli və etibarlı emal alqoritmlərinə əsaslanır.. Bu məqalə, görünüş sahəsində leykemiya populyasiyasının statistikasını avtomatik olaraq qiymətləndirmək üçün səmərəli və yüksək məhsuldarlıqlı leykemiya hüceyrələrinin sayı və klaster təsnifat alqoritminin dizaynını və tətbiqini təqdim edir.. Alqoritm iki mərhələyə bölünür: (1) hüceyrə identifikasiyası mərhələsi və (2) hüceyrə təsnifatı və təftiş mərhələsi. Hüceyrə identifikasiyası mərhələsi ön plan piksellərindən fon və səs-küyü dəqiq şəkildə seqmentləşdirir. Bütün təcrid olunmuş hüceyrələri və hüceyrə qruplarını müəyyən edən ön plandakı pikselləri əhatə edən sərhəd qutusu yaradılır.. Hüceyrə təsnifatı və təftiş mərhələsi təcrid olunmuş hüceyrələri hüceyrə qruplarından ayırmaq və hər bir klaster daxilində ümumi sayını qiymətləndirmək üçün imza planları kimi davranan birölçülü intensivlik profillərindən istifadə edir.. Hazırlanmış alqoritm görüntü əldə etmə şərtlərinə görə fərqlənən müxtəlif leykemiya hüceyrə şəkilləri ilə sınaqdan keçirilir., şəkil ölçüləri, hüceyrə ölçüləri, intensivlik paylamaları, və görüntü keyfiyyəti. Təklif olunan alqoritm həm ideal, həm də qeyri-ideal şəkillərin orta dəqiqliklə işlənməsində yaxşı potensial nümayiş etdirir. 91% və orta emal müddəti 3 s. Təklif olunan alqoritmin bu yaxınlarda dərc edilmiş alqoritmlər və kommersiya görüntü analizi aləti ilə müqayisədə performansı onun möhkəmliyini daha da təsdiqləyir..

Brinda Prasad və Wael Badawy, "Leykemiya Əhali Statistikası üçün Yüksək Məhsuldarlıqlı İdentifikasiya və Təsnifat Alqoritmi,” Təsvir Elm və Texnologiya Jurnalı 52(3), 2008.

Başqalarının siyahısına keçid Peer Journal Nəşrləri