Aplicación de algoritmos clasificadores para la detección de agregados celulares en imágenes de microscopía celular
Fecha
2015-06-21
Autores
Lisca Del Sol, Jorge Luis
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Editor
Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas
Resumen
La microscopía celular es hoy en día uno de los métodos de diagnósticos más importantes en el campo de la salud, ya que comprende el estudio de muchas enfermedades y patologías presentes en los humanos. Se hace necesario el estudio de grandes volúmenes de imágenes de células (en este caso específico de glóbulos rojos o hematíes), por lo que se hace necesaria la automatización de estos procesos, ya que la realización manual puede provocar errores en los resultados por el agotamiento físico y mental de los especialistas y lentitud en su desempeño. El desarrollo de los procesos automáticos es hoy todo un reto para los expertos y está en constante desarrollo siendo un método muy novedoso aún. En las imágenes de microscopía celular se encuentran células que se tocan o se superponen, una primera segmentación con el objetivo de extraer y clasificar dichos componentes, no los separa, por lo que es necesario primero detectarlos. Este trabajo presenta un método de detección de agregados celulares por medio de la implementación de rasgos descriptores. Se realizan estos procesos sobre una primera segmentación por el método de Otsu, Se implementaron y evaluaron 3 algoritmos clasificadores: el clasificador lineal, el método de k vecinos más cercanos y máquinas de vectores soporte. Se clasifican las células en, independientes y aglomeradas, siendo el clasificador máquinas de vectores soporte el que mejor índices de desempeño presentó.
Descripción
Palabras clave
Microscopía Celular, Automatización, Imágenes, Implementación