Анотація:
Раннє виявлення лейкемії та зниження ризику для здоров’я людини може бути результатом міждисциплінарної інтеграції аналізу зображень із результатами клінічних експериментів. Аналіз зображень покладається на ефективні та надійні алгоритми обробки для кількісного оцінювання даних зображення. У цій статті представлено розробку та впровадження ефективного та високопродуктивного алгоритму підрахунку клітин лейкемії та кластерної класифікації для автоматичної кількісної оцінки статистики популяції лейкемії в полі зору. Алгоритм ділиться на два етапи: (1) етап ідентифікації клітин і (2) етап класифікації та перевірки клітин. Етап ідентифікації комірки точно сегментує фон і шум від пікселів переднього плану. Створюється обмежувальна рамка, що охоплює пікселі переднього плану, що ідентифікують усі ізольовані клітини та кластери клітинок. Етап класифікації та перевірки клітин використовує одновимірні профілі інтенсивності, які поводяться як сигнатурні графіки, щоб відокремити ізольовані клітини від клітинних кластерів і оцінити загальну кількість у кожному кластері. Розроблений алгоритм перевірено на різних зображеннях клітин лейкемії, які відрізняються за умовами отримання зображень, розміри зображення, розміри комірок, розподіл інтенсивності, і якість зображення. Запропонований алгоритм демонструє хороші можливості в обробці як ідеальних, так і неідеальних зображень із середньою точністю 91% і середній час обробки 3 с. Продуктивність запропонованого алгоритму в порівнянні з нещодавно опублікованими алгоритмами та комерційним інструментом аналізу зображень додатково підтверджує його надійність.

Брінда Прасад і Ваель Бадаві, «Високопродуктивний алгоритм ідентифікації та класифікації для статистики населення лейкемії,” Журнал науки та технологій обробки зображень 52(3), 2008.

Посилання на список інших Публікації журналу Peer