Résumé:
La détection précoce de la leucémie et la réduction des risques pour la santé humaine peuvent résulter de l'intégration interdisciplinaire de l'analyse d'images avec les résultats expérimentaux cliniques. L'analyse d'images repose sur des algorithmes de traitement efficaces et fiables pour porter des jugements quantitatifs sur les données d'image. Cet article présente la conception et la mise en œuvre d'un algorithme efficace et à haut débit de comptage des cellules leucémiques et de classification des clusters pour quantifier automatiquement les statistiques de la population leucémique dans le champ de vision. L'algorithme est divisé en deux étapes: (1) l'étape d'identification des cellules et (2) l'étape de classification et d'inspection des cellules. L'étape d'identification des cellules segmente avec précision l'arrière-plan et le bruit des pixels de premier plan. Une boîte de délimitation est générée englobant les pixels de premier plan identifiant toutes les cellules isolées et les grappes de cellules. L'étape de classification et d'inspection des cellules utilise des profils d'intensité unidimensionnels qui se comportent comme des tracés de signature pour séparer les cellules isolées des grappes de cellules et évaluer le nombre total dans chaque grappe.. L'algorithme conçu est testé avec une variété d'images de cellules leucémiques qui varient dans les conditions d'acquisition d'images, tailles d'images, tailles de cellules, distributions d'intensité, et la qualité des images. L'algorithme proposé démontre un bon potentiel dans le traitement d'images idéales et non idéales avec une précision moyenne de 91% et le temps de traitement moyen de 3 s. La performance de l'algorithme proposé par rapport aux algorithmes récemment publiés et à l'outil commercial d'analyse d'images confirme en outre sa robustesse.

Brinda Prasad et Wael Badawy, "Algorithme d'identification et de classification à haut débit pour les statistiques démographiques sur la leucémie,” Le Journal de la science et de la technologie de l'imagerie 52(3), 2008.

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