תַקצִיר:
גילוי מוקדם של לוקמיה והפחתת הסיכון לבריאות האדם יכולים לנבוע משילוב בין-תחומי של ניתוח תמונה עם תוצאות ניסוי קליני. ניתוח תמונה מסתמך על אלגוריתמי עיבוד יעילים ואמינים לביצוע שיפוטים כמותיים על נתוני תמונה. מאמר זה מציג את התכנון והיישום של אלגוריתם ספירת תאי לוקמיה וסיווג אשכולות יעיל ובעל תפוקה גבוהה כדי לכמת אוטומטית נתונים סטטיסטיים של אוכלוסיית לוקמיה בשדה הראייה. האלגוריתם מחולק לשני שלבים: (1) שלב זיהוי התא ו (2) שלב סיווג ובדיקת התא. שלב זיהוי התא מפלח במדויק רקע ורעש מפיקסלים בחזית. נוצרת תיבת גבול המקיפה את הפיקסלים הקדמיים המזהים את כל התאים ואשכולות התאים המבודדים. שלב הסיווג והבדיקה של התאים משתמש בפרופילי עוצמה חד מימדיים שמתנהגים כחלקות חתימה כדי להפריד תאים מבודדים מאשכולות תאים ולהעריך את הספירה הכוללת בתוך כל אשכול. האלגוריתם המעוצב נבדק עם מגוון תמונות של תאי לוקמיה המשתנים בתנאי רכישת התמונה, גדלי תמונה, גדלי תאים, התפלגות עוצמה, ואיכות התמונה. האלגוריתם המוצע מפגין פוטנציאל טוב בעיבוד תמונות אידיאליות ולא אידיאליות עם דיוק ממוצע של 91% וזמן עיבוד ממוצע של 3 ס. הביצועים של האלגוריתם המוצע בהשוואה לאלגוריתמים שפורסמו לאחרונה וכלי ניתוח תמונה מסחרי מוודא עוד יותר את חוסנו.

ברינדה פראסד וואל בדווי, "אלגוריתם זיהוי וסיווג עם תפוקה גבוהה לסטטיסטיקה של אוכלוסיית לוקמיה,כתב העת למדע וטכנולוגיה של הדמיה 52(3), 2008.

קישור לרשימה של אחרים Peer Journal Publications