Resumen:
La detección temprana de la leucemia y la reducción del riesgo para la salud humana pueden resultar de la integración interdisciplinaria del análisis de imágenes con los resultados experimentales clínicos. El análisis de imágenes se basa en algoritmos de procesamiento eficientes y confiables para hacer juicios cuantitativos sobre los datos de imágenes.. Este artículo presenta el diseño y la implementación de un algoritmo de clasificación de conglomerados y conteo de células de leucemia eficiente y de alto rendimiento para cuantificar automáticamente las estadísticas de población de leucemia en el campo de visión.. El algoritmo se divide en dos etapas.: (1) la etapa de identificación celular y (2) la etapa de clasificación e inspección celular. La etapa de identificación de celdas segmenta con precisión el fondo y el ruido de los píxeles de primer plano. Se genera un cuadro de límite que encierra los píxeles de primer plano que identifican todas las celdas aisladas y los grupos de celdas. La etapa de clasificación e inspección de células utiliza perfiles de intensidad unidimensionales que se comportan como gráficos característicos para segregar células aisladas de grupos de células y evaluar el recuento total dentro de cada grupo.. El algoritmo diseñado se prueba con una variedad de imágenes de células de leucemia que varían en las condiciones de adquisición de imágenes., tamaños de imagen, tamaños de celda, distribuciones de intensidad, y calidad de imagen. El algoritmo propuesto demuestra un buen potencial en el procesamiento de imágenes ideales y no ideales con una precisión promedio de 91% y el tiempo promedio de procesamiento de 3 s. El rendimiento del algoritmo propuesto en comparación con los algoritmos publicados recientemente y la herramienta comercial de análisis de imágenes confirma aún más su solidez..

Brinda Prasad y Wael Badawy, "Algoritmo de identificación y clasificación de alto rendimiento para estadísticas de población de leucemia,” La revista de ciencia y tecnología de imágenes 52(3), 2008.

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