Abstract:
Rano otkrivanje leukemije i smanjen rizik po ljudsko zdravlje može biti rezultat interdisciplinarne integracije analize slike s kliničkim eksperimentalnim rezultatima. Analiza slike se oslanja na efikasne i pouzdane algoritme obrade za donošenje kvantitativnih sudova o podacima slike. Ovaj članak predstavlja dizajn i implementaciju efikasnog i visoko propusnog algoritma za brojanje ćelija leukemije i klasifikaciju klastera za automatsko kvantificiranje statistike populacije leukemije u vidnom polju.. Algoritam je podijeljen u dvije faze: (1) faza identifikacije ćelije i (2) klasifikacija ćelija i faza inspekcije. Faza identifikacije ćelije precizno segmentira pozadinu i šum od piksela prednjeg plana. Generira se granični okvir koji obuhvata piksele prednjeg plana koji identifikuju sve izolirane ćelije i klastere ćelija. Faza klasifikacije i inspekcije ćelija koristi jednodimenzionalne profile intenziteta koji se ponašaju kao dijagrami potpisa za odvajanje izolovanih ćelija od klastera ćelija i procenu ukupnog broja unutar svakog klastera. Dizajnirani algoritam je testiran s različitim slikama ćelija leukemije koje se razlikuju u uvjetima snimanja slike, veličine slika, veličine ćelija, distribucije intenziteta, i kvalitet slike. Predloženi algoritam pokazuje dobar potencijal u obradi idealnih i neidealnih slika sa prosječnom preciznošću od 91% i prosječno vrijeme obrade od 3 e. Performanse predloženog algoritma u poređenju sa nedavno objavljenim algoritmima i komercijalnim alatom za analizu slika dodatno potvrđuje njegovu robusnost.

Brinda Prasad i Wael Badawy, "Algoritam identifikacije i klasifikacije visoke propusnosti za statistiku populacije leukemije,” Journal of Imaging Science and Technology 52(3), 2008.

Link na listu ostalih Peer Journal Publications