Clasificación de imágenes de microscopía celular en la prueba de Papanicolaou por medios computacionales - Curbelo Jardines, Wendelin (Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, 2012)
Este trabajo recoge información detallada acerca de la prueba de Papanicolaou como procedimiento para detectar la presencia de células anómalas en la cérvix y resume la importancia de la realización periódica de esta prueba. Se reconocen diferentes estrategias para el mejoramiento de la prueba, como el desarrollo de equipos automatizados para el control de calidad, con lo cuales se reduce notablemente los debidos errores de lectura e interpretación. El trabajo está enfocado en la clasificación de las células mediante el procesamiento digital de imágenes, utilizando la segmentación de los núcleos, la extracción de características de los mismos y el análisis de los datos resultantes. Para ello se trabajó con las imágenes de la base de datos Herlev (Hospital Universitario) como referencia para los métodos de clasificación, estas fueron previamente ordenadas en 7 clases. A partir de esto se definieron rasgos representativos a los núcleos de las células para poder clasificarlas como normales (sin anomalía) o anómalas (con algún tipo de desviación de la normalidad). Para implementar los algoritmos clasificadores (clasificador lineal, de Mahalanobis y la Maquina de Soporte Vectorial) se empleó la programación en Matlab, mediante diferentes herramientas como las funciones regionprops, crossvalind, classify, svmtrain, svmclassify, classperf y algunas utilidades de la clase de datos cell array. Posteriormente se analizaron los resultados de todos los experimentos realizados en cuanto a la tasa de error, la tasa de clasificación correcta, la sensibilidad, la especificidad, la predictividad positiva y la predictividad negativa. Se determinaron los valores medios y las desviaciones estándar de todos los parámetros antes mencionados y se realizó un análisis estadístico mediante la prueba de Kruskal-Wallis para determinar cuál de los 3 clasificadores resultó ser el más eficiente en la clasificación de las células con rasgos de los núcleos celulares.
Keywords: Procesamiento Digital de Imágenes; Prueba de Papanicolaou; Control de Calidad; Clasificación de Imágenes