Implementación y aplicación de funciones de granulometría morfológica para la clasificación de imágenes de microscopía celular - Mendoza Ramos, Viviana (Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, 2014)
En la actualidad, la malaria continúa siendo una de las enfermedades más perjudiciales para el hombre. El desarrollo de medicamentos para el control y la cura de esta enfermedad es actualmente un tema abierto a la investigación. Además, no existen soluciones definitivas para automatizar el proceso de clasificación de células eritrocitarias contaminadas con el parásito, lo cual es de gran relevancia para la detección y clasificación rápida y precisa de la enfermedad. En este trabajo se presenta y se evalúa un procedimiento para la clasificación binaria (sana o enferma) de estas células mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. Se usaron imágenes reales de células individuales de ratones de laboratorio, contaminados con el parásito Plasmodium berghei. Se empleó granulometría morfológica con elementos estructurantes de diferente morfología para la obtención del espectro patrón referente a cada célula analizada. A partir del mismo se calcularon cuatro momentos granulométricos (media, desviación estándar, asimetría y curtosis) que fueron usados como descriptores cuantitativos de texturas en la posterior clasificación, para la cual se emplearon diferentes clasificadores. Para determinar la combinación clasificador - elemento estructurante a partir de la cual se obtienen los mejores rasgos para la clasificación de dichas células, se realizó un análisis estadístico, donde se aplican pruebas no paramétricas conocidas y una evaluación del tiempo de ejecución de cada algoritmo. Se determinó que el clasificador Máquinas de vectores soporte con elemento estructurante disco es una opción ingenieril viable para la extracción de rasgos de las células y su posterior clasificación binaria. Los experimentos se realizaron con la ayuda de los software Matlab y SPSS, para la confección del programa y la valoración estadística correspondiente de los resultados, respectivamente.
Keywords: Microscopía Celular; Clasificación de Imágenes; Granulometría Morfológica; Malaria; Procesamiento Digital de Imágenes