Técnica para segmentação automática de imagens microscópicas de componentes sanguíneos e classificação diferencial de leucócitos baseada em lógica fuzzy

• Autor(a) principal: Vale, Alessandra Mendes Pacheco Guerra
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/19642
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Processamento digital de imagens; Lógica fuzzy; Segmentação de imagens; Classificação diferencial de leucócitos; Componentes sanguíneos

A detecção automática de componentes sanguíneos em imagens microscópicas é um importante tópico da área hematológica. A segmentação permite que os componentes sanguíneos sejam agrupados em áreas comuns e a classificação diferencial dos leucócitos possibilita que os mesmos sejam analisados separadamente. Com a segmentação automática e classificação diferencial, contribui-se no processo de análise dos componentes sanguíneos, fornecendo ferramentas que propiciem a diminuição do trabalho manual e o aumento da sua precisão e eficiência. Utilizando técnicas de processamento digital de imagens associadas a uma abordagem fuzzy genérica e automática, este trabalho apresenta dois Sistemas de Inferência Fuzzy, definidos como I e II, para a segmentação automática de componentes sanguíneos e classificação diferencial de leucócitos, respectivamente, em imagens microscópicas de esfregaços. Utilizando o Sistema de Inferência Fuzzy I, a técnica desenvolvida realiza a segmentação da imagem em quatro regiões: núcleo e citoplasma leucocitários, eritrócitos e área de plasma e utilizando o Sistema de Inferência Fuzzy II e os leucócitos segmentados (núcleo e citoplasma leucocitários), os classifica diferencialmente em cinco tipos: basófilos, eosinófilos, linfócitos, monócitos e neutrófilos. Foram utilizadas para testes 530 imagens contendo amostras microscópicas de esfregaços sanguíneos corados com métodos variados. As imagens foram processadas e seus índices de Acurácia e Gold Standards foram calculados e comparados com os resultados manuais e com outros resultados encontrados na literatura para os mesmos problemas. Quanto à segmentação, a técnica desenvolvida demonstrou percentuais de acurácia de 97,31% para leucócitos, 95,39% para eritrócitos e 95,06% para plasma sanguíneo. Quanto à classificação diferencial, os percentuais variaram entre 92,98% e 98,39% para os diferentes tipos leucocitários. Além de promover a segmentação automática e classificação diferencial, a técnica desenvolvida contribui ainda com definição de novos descritores e a construção de um banco de imagens utilizando diversos processos de coloração hematológicos