Анатацыя:
Ранняе выяўленне лейкеміі і зніжэнне рызыкі для здароўя чалавека могуць быць вынікам міждысцыплінарнай інтэграцыі аналізу малюнкаў з вынікамі клінічных эксперыментаў. Аналіз відарысаў абапіраецца на эфектыўныя і надзейныя алгарытмы апрацоўкі для колькасных ацэнак даных відарысаў. У гэтым артыкуле прадстаўлены распрацоўка і ўкараненне эфектыўнага і высокапрадукцыйнага алгарытму падліку клетак лейкеміі і кластарнай класіфікацыі для аўтаматычнай колькаснай статыстыкі колькасці лейкеміі ў полі зроку. Алгарытм падзелены на два этапы: (1) этап ідэнтыфікацыі клетак і (2) этап класіфікацыі клетак і інспекцыі. Этап ідэнтыфікацыі ячэйкі дакладна аддзяляе фон і шум ад пікселяў пярэдняга плана. Ствараецца памежная рамка, якая ахоплівае пікселі пярэдняга плана, якія ідэнтыфікуюць усе ізаляваныя клеткі і кластары клетак. На этапе класіфікацыі клетак і інспекцыі выкарыстоўваюцца аднамерныя профілі інтэнсіўнасці, якія паводзяць сябе як сігнатурныя графікі для аддзялення ізаляваных клетак ад кластараў клетак і ацэнкі агульнай колькасці ў кожным кластары. Распрацаваны алгарытм пратэставаны на розных выявах клетак лейкеміі, якія адрозніваюцца ўмовамі атрымання выявы, памеры выявы, памеры вочак, размеркавання інтэнсіўнасці, і якасць выявы. Прапанаваны алгарытм дэманструе добрыя магчымасці для апрацоўкі як ідэальных, так і неідэальных малюнкаў з сярэдняй дакладнасцю 91% і сярэдні час апрацоўкі 3 с. Прадукцыйнасць прапанаванага алгарытму ў параўнанні з нядаўна апублікаванымі алгарытмамі і камерцыйным інструментам аналізу малюнкаў дадаткова пацвярджае яго надзейнасць.

Брында Прасад і Ваэль Бадаві, «Высокапрапускны алгарытм ідэнтыфікацыі і класіфікацыі для статыстыкі папуляцыі лейкеміі,” Часопіс навукі і тэхналогій візуалізацыі 52(3), 2008.

Спасылка на спіс іншых Публікацыі Peer Journal