Comparación de algoritmos de segmentación sobre imágenes de hematología celular
Fecha
2012-06-21
Autores
Rodríguez Gutierrez, Yusnielys
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Editor
Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas
Resumen
El análisis automatizado de imágenes de microscopía celular es de gran importancia producto de los grandes niveles de información que actualmente se generan en diferentes aplicaciones. En Cuba, el análisis de imágenes del frotis de sangre humana con el fin de detectar la malaria se hace de forma manual. La automatización de dicho proceso mediante la aplicación de técnicas de procesamiento digital de imágenes resultaría una herramienta de gran aplicación. Este trabajo contribuye al desarrollo de un sistema computacional de análisis de imágenes de microscopía celular, el cual actualmente no existe en nuestro medio y su adquisición sería muy costosa. Con esto se contribuye a dar una solución a la constante demanda de personal médico calificado para el análisis de dichas imágenes.
En los sistemas computacionales de análisis de imágenes de microscopía celular los algoritmos de segmentación constituyen el elemento crítico, por tanto, conocer cuales algoritmos brindan los mejores resultados adquiere una importancia especial.
Este trabajo compara métodos de segmentación aplicándolos sobre imágenes sintéticas de hematología celular conteniendo solamente eritrocitos. Además realiza un análisis evaluativo y estadístico de los resultados obtenidos en la segmentación de las imágenes.
Se pudo comprobar que de los métodos de segmentación seleccionados: k-medias, algoritmo de Otsu, transformada watershed y conjuntos de nivel, este último obtuvo mayor precisión, a cambio de un mayor tiempo, para segmentar dichas imágenes.
Descripción
Palabras clave
Segmentación sobre Imágenes, Imágenes de Hematología Celular, Transformada Watershed, Implementación