Abstrakt:
Die Früherkennung von Leukämie und ein reduziertes Risiko für die menschliche Gesundheit können aus der interdisziplinären Integration von Bildanalyse mit klinischen Versuchsergebnissen resultieren. Die Bildanalyse beruht auf effizienten und zuverlässigen Verarbeitungsalgorithmen, um Bilddaten quantitativ beurteilen zu können. Dieser Artikel stellt das Design und die Implementierung eines effizienten Hochdurchsatz-Leukämie-Zellzählungs- und Cluster-Klassifizierungsalgorithmus vor, um die Leukämie-Populationsstatistik im Sichtfeld automatisch zu quantifizieren. Der Algorithmus ist in zwei Stufen unterteilt: (1) die Zellidentifikationsphase und (2) die Phase der Zellklassifikation und -inspektion. Die Zellidentifikationsstufe segmentiert genau Hintergrund und Rauschen von Vordergrundpixeln. Es wird ein Begrenzungskasten erzeugt, der die Vordergrundpixel umschließt und alle isolierten Zellen und Zellcluster identifiziert. Die Phase der Zellklassifizierung und -inspektion verwendet eindimensionale Intensitätsprofile, die sich wie Signaturplots verhalten, um isolierte Zellen von Zellclustern zu trennen und die Gesamtzahl innerhalb jedes Clusters zu bewerten. Der entworfene Algorithmus wird mit einer Vielzahl von Bildern von Leukämiezellen getestet, die sich in den Bildaufnahmebedingungen unterscheiden, Bildgrößen, Zellgrößen, Intensitätsverteilungen, und Bildqualität. Der vorgeschlagene Algorithmus zeigt ein gutes Potenzial bei der Verarbeitung sowohl idealer als auch nicht idealer Bilder mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 91% und durchschnittliche Bearbeitungszeit von 3 Worüber streiten sich die Parteien?. Die Leistung des vorgeschlagenen Algorithmus im Vergleich zu kürzlich veröffentlichten Algorithmen und kommerziellen Bildanalysewerkzeugen bestätigt seine Robustheit weiter.

Brinda Prasad und Wael Badawy, „Hochdurchsatz-Identifikations- und Klassifikationsalgorithmus für Leukämie-Bevölkerungsstatistiken,“ Das Journal of Imaging Science and Technology 52(3), 2008.

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