Estudio de métodos para la segmentación de imágenes a color de células en citología bronquial y serosa
Fecha
2015-06-21
Autores
Lugo Vaillant, Yusvel
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Editor
Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas
Resumen
En el mundo de la investigación actual, el desarrollo de nuevas técnicas de segmentación es un área de gran interés, aunque aún no se le ha dedicado suficiente empeño a la evaluación precisa de dichas técnicas. En el caso de la segmentación a color específicamente, la elección de un espacio de color adecuado sigue constituyendo un reto en procesado y análisis de las imágenes en color.
En este trabajo, se propuso la evaluación de algoritmos de segmentación aplicado a imágenes a color, adquiridas de las bases de datos del autor Oliver Lezoray, que describen imágenes de citología bronquial y serosa. Tomando como base de este estudio los espacios de colores RGB, HSV y CIEL*a*b*; se utilizaron distintas técnicas de segmentación. Las técnicas empleadas fueron: basada en umbrales, por agrupamiento de píxeles, por distancias e inteligencia artificial. Para la evaluación de los resultados se utilizaron las medidas de distancia de Jaccard y Dice. Para estos casos se obtuvo que el espacio de color donde los algoritmos se desempeñaban con mejor resultados fue el CIEL*a*b* y el algoritmo de mejor resultado el que segmenta a partir de la distancia de Mahalanobis.
Descripción
Palabras clave
Segmentación de Imágenes, Procesos de Citología Bronquial, Procesamiento Digital de Imágenes