Quiroga Garcés, Óscar Armando,
Sistema de clasificación automática de leucocitos usando características morfológicas del núcleo mediante visión por computador / Óscar Armando Quiroga Garcés; Director José de Jesús Salgado Patrón. , Datos electrónicos (1 archivos:1.460 MG) - 1 CD-ROM (49 páginas); diagramas, fotografías, tablas o cuadros; 12 cm
Tesis
Introducción -- Planteamiento del problema -- Justificación -- Objetivos, general, específicos -- Leucocitos -- Sistema de clasificación automática de leucocitos, adquisición de datos y pre- procesamiento, segmentación, extracción de características, clasificadores -- Implementación, diagramas de costos de uso, interfaz gráfica, requisitos -- Pruebas y resultados, segmentación, clasificación -- Conclusiones.
"Los glóbulos blancos también llamados leucocitos son las células del sistema inmunitario que están involucradas en la protección del cuerpo tanto contra enfermedades infecciosas como contra los invasores extraños. El análisis de los leucocitos proporciona información valiosa a los especialistas médicos, ayudándolos a diagnosticar diferentes enfermedades hemáticas importantes, como el SIDA y el cáncer de sangre (leucemia). En la actualidad, los patólogos anotan manualmente los leucocitos, lo que lleva mucho tiempo y es susceptible de error, debido a la naturaleza tediosa del proceso. Este proyecto tiene como objetivo la automatización del proceso del Conteo Diferencial de Sangre, a fin de aumentar la productividad y eliminar los errores humanos. El sistema propuesto toma las imágenes microscópicas de frotis de sangre como entrada para la detección y clasificación de leucocitos. En el marco propuesto, primero se segmenta el núcleo, seguido de la extracción de las características de textura y geométricas. Finalmente, los leucocitos detectados se clasifican en sus respectivas clases. Se usó la crosvalidación en los experimentos en los cuales Support Vector Machine (SVM), Análisis discriminante lineal (LDA) y Análisis discriminante cuadrática (QDA) fueron aplicados como clasificadores. Los resultados indican un 92.3% de exactitud del sistema para clasificar las células."
Sistema de automatización --Conteo Diferencial de Sangre--Leucocitos
Ingeniería Electrónica - Computador--Características morfológicas
Th IE 0333
Sistema de clasificación automática de leucocitos usando características morfológicas del núcleo mediante visión por computador / Óscar Armando Quiroga Garcés; Director José de Jesús Salgado Patrón. , Datos electrónicos (1 archivos:1.460 MG) - 1 CD-ROM (49 páginas); diagramas, fotografías, tablas o cuadros; 12 cm
Tesis
Introducción -- Planteamiento del problema -- Justificación -- Objetivos, general, específicos -- Leucocitos -- Sistema de clasificación automática de leucocitos, adquisición de datos y pre- procesamiento, segmentación, extracción de características, clasificadores -- Implementación, diagramas de costos de uso, interfaz gráfica, requisitos -- Pruebas y resultados, segmentación, clasificación -- Conclusiones.
"Los glóbulos blancos también llamados leucocitos son las células del sistema inmunitario que están involucradas en la protección del cuerpo tanto contra enfermedades infecciosas como contra los invasores extraños. El análisis de los leucocitos proporciona información valiosa a los especialistas médicos, ayudándolos a diagnosticar diferentes enfermedades hemáticas importantes, como el SIDA y el cáncer de sangre (leucemia). En la actualidad, los patólogos anotan manualmente los leucocitos, lo que lleva mucho tiempo y es susceptible de error, debido a la naturaleza tediosa del proceso. Este proyecto tiene como objetivo la automatización del proceso del Conteo Diferencial de Sangre, a fin de aumentar la productividad y eliminar los errores humanos. El sistema propuesto toma las imágenes microscópicas de frotis de sangre como entrada para la detección y clasificación de leucocitos. En el marco propuesto, primero se segmenta el núcleo, seguido de la extracción de las características de textura y geométricas. Finalmente, los leucocitos detectados se clasifican en sus respectivas clases. Se usó la crosvalidación en los experimentos en los cuales Support Vector Machine (SVM), Análisis discriminante lineal (LDA) y Análisis discriminante cuadrática (QDA) fueron aplicados como clasificadores. Los resultados indican un 92.3% de exactitud del sistema para clasificar las células."
Sistema de automatización --Conteo Diferencial de Sangre--Leucocitos
Ingeniería Electrónica - Computador--Características morfológicas
Th IE 0333