Revista ELECTRO
Vol. 45 – Año 2023
Artículo
TÍTULO
Detección de Leucocitos Presentes en Imágenes Microscópicas Utilizando Shade of Gray y Determinante Hessiano
AUTORES
José Javier Soto Godínez, Mario I. Chacón Murguía
RESUMEN
La segmentación y detección de leucocitos en imágenes microscópicas desempeñan un papel crucial en varias aplicaciones médicas, incluyendo el diagnóstico y monitoreo de enfermedades. Este artículo presenta un estudio sobre la detección de leucocitos en imágenes capturadas a través de un microscopio con una magnificación de 40x. El método propuesto utiliza técnicas de procesamiento de imágenes, incluyendo la conversión de RGB a CIE L*A*B, el método Shades of Gray al cuadrado y la detección de regiones utilizando el determinante Hessiano. El rendimiento del método se evalúa utilizando un conjunto de datos de imágenes de leucocitos y los resultados demuestran la eficacia del enfoque propuesto en la detección de leucocitos, logrando una precisión del 92.32% con una tasa de error del 0.44%.
Palabras Clave: Segmentación de leucocitos, Shades of Gray, determinante Hessiano, imágenes médicas.
ABSTRACT
Segmentation and detection of leukocytes in microscopic images play a crucial role in several medical applications, including disease diagnosis and monitoring. This paper presents a study on the detection of leukocytes in images captured through a microscope with a magnification of 40x. The proposed method uses image processing techniques, including RGB to CIE L*A*B conversion, the Squared Shades of Gray method, and region detection using the Hessian determinant. The performance of the method is evaluated using a dataset of leukocyte images, and the results demonstrate the effectiveness of the proposed approach in leukocyte detection, achieving a precision of 92.32% with an error rate of 0.44%.
Keywords: Leukocyte segmentation, Shade of Gray, Hessian determinant, medical imaging.
REFERENCIAS
[1] E. Rivas-Posada, M. I. Chacón-Murguía, J. A. Ramírez-Quintana y C. Arzate-Quintana, "Classification of Leukocytes Using Meta-Learning and Color Constancy Methods", Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika, vol. 8, no. 4, pp. 486, diciembre de 2022.
[2] F. Rustam et al., "White blood cell classification using texture and RGB features of oversampled microscopic images", Healthcare, vol. 10, n.º 11, pp. 2230, noviembre 2022. Disponible: https ://doi.org/10.3390/healthcare10112230
[3] N. Salem, N. M. Sobhy y M. E. Dosoky, "A comparative study of white blood cells segmentation using Otsu threshold and watershed transformation", J. Biomed. Eng. Med. Imag., vol. 3, n.º 3, junio de 2016. Disponible: https://doi.org/10.14738/jbemi.33.2078
[4] C. D. Ruberto, A. Loddo and G. Puglisi, "Blob Detection and Deep Learning for Leukemic Blood Image Analysis," Feb. 2020.
[5] J. Yao, Z. Chen, and G. Huang, "Computer Microvision-Based Precision Motion Measurement: A Review," in Optics in Precision Engineering and Nanotechnology VI, X. Yang, X. Xiao, and G. Zhang, Eds., vol. 226, Springer, Singapore, 2019, pp. 21. doi: 10.1007/978-981-13-8161-4_21.
[6] A. S. Bomback, R. J. Smith, G. R. Barile, Y. Zhang, E. C. Heher, L. Herlitz, M. B. Stokes, G. S. Markowitz, V. D. D'Agati, P. A. Canetta, J. Radhakrishnan, and G. B. Appel, "Eculizumab for dense deposit disease and C3 glomerulon ephritis," Clin J Am Soc Nephrol, vol. 7, no. 7, pp. 748-756, Jul. 2012. Doi: 10.2215/CJN.11561111.
[7] A. Vard, N. Ghane, A. Talebi y P. Nematollahy, "Segmentation of White Blood Cells from Microscopic Images Using a Novel Combination of K-Means Clustering and Modified Watershed Algorithm", J. Med. Signals & Sensors , vol. 7, n. º 2, pp. 92, 2017.
[8] A. H. Alharbi, C. V. Aravinda, M. Lin, P. S. Venugopala, P. Reddicherla y M. A. Shah, "Segmentation and Classification of White Blood Cells Using the UNet", Contrast Media & Mol. Imag. , vol. 2022, p. 1–8, Julio de 2022.
[9] K. Sudha y P. Geetha, "Leukocyte segmentation in peripheral blood images using a novel edge strength cue-based location de tection method", Med. & Biol. Eng. & Compute ., vol. 58, n. º 9, p. 1995 –2008, Junio de 2020.
[10] C. Barata, M. E. Celebi, and J. S. Marques, “Improving dermoscopy image classification using color constancy,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics , vol. 19, no. 3, pp. 1146 –1152, 2014, https://doi.org/10.1109/JBHI.2014.2336473 .
[11] M. Makem y A. Tiedeu, "An efficient algorithm for detection of white blood cell nuclei using adaptive three stage PCA-based fusion", Inform. Medicine Unlocked , vol. 20, pp. 100416, 2020. Disponible: https://doi.org/10.1016/j.imu.2020.100416
[12] V. Abrol, S. Dhalla, S. Gupta, S. Singh y A. Mittal , "An automated segmentation of leukocytes using modified watershed algorithm on peripheral blood smear images", Wireless Pers. Common ., mayo de 2023.
[13] K. K. Anilkumar, V. J. Manoj y T. M. Sagi, "Efficacy of CIE L*A*B and cmyk color spaces in leukemia image analysis: A comparison by statistical techniques", Biomed. Engineering: Applications, Basis Common ., pp. 2150042, Julio de 2021. Disponible: https://doi.org /10.4015/s1016237221500423
[14] T. Lindeberg, "Feature detection with automatic scale selection," in International Journal of Computer Vision, vol. 30, no. 2, pp. 77-116, 1998.
[15] A. Lucchi, K. Smith, R. Achanta, G. Knott, and P. Fua, "Supervoxel-based segmentation of mitochondria in EM image stacks with learned shape features," in IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 30, no. 2, pp. 166-180, 2010.
CITAR COMO:
José Javier Soto Godínez, Mario I. Chacón Murguía, "Detección de Leucocitos Presentes en Imágenes Microscópicas Utilizando Shade of Gray y Determinante Hessiano", Revista ELECTRO, Vol. 45, 2023, pp.225-230.
VERSIÓN PDF