Clasificación de células en la prueba de Papanicolaou empleando técnicas de visión computacional
Fecha
2013-06-21
Autores
López Cabrera, José Daniel
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas
Resumen
En este trabajo se realizó una investigación sobre la clasificación de las células cervicales
mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. Se utilizaron tres conjuntos de
rasgos, relacionados solamente con los núcleos celulares e ignorando los citoplasmas. El
primer conjunto contiene rasgos relacionados con la forma, mientras que el segundo
conjunto está basado en textura, el tercer conjunto es la unión de los dos anteriores. En
todos los casos se utilizó el Análisis de Componentes Principales como método para reducir
la dimensionalidad de los datos. Se trabajó con las imágenes de la base de datos Herlev. Se
empleó la programación en Matlab para utilizar los algoritmos clasificadores: clasificador
lineal, de Mahalanobis, k vecinos más cercanos y Máquina de Soporte Vectorial.
Posteriormente se analizaron los resultados de todos los experimentos realizados en cuanto
a: la predictividad negativa y la medida F. Se realizó un análisis estadístico para determinar
cuál de los cuatro clasificadores resultó ser el más eficiente y cuáles de los conjuntos de
rasgos utilizados fue el mejor.
Descripción
Palabras clave
Procesamiento Digital de Imágenes, Análisis de Componentes, Programación en Matlab, Visión Computacional