Clasificación y segmentación automática para la detección de leucemia
La segmentación de los núcleos de los glóbulos blancos basada en la ortogonalización de Gram Schmidt y las escasas representaciones de la IVH
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El trabajo propuesto consiste en presentar una metodología para segmentar los núcleos de glóbulos blancos basada en la ortogonalización de Gram Schmidt y la representación dispersa para la clasificación de los glóbulos blancos. El recuento diferencial de los glóbulos blancos revela una información inestimable para el hematólogo. Estas informaciones son muy útiles para el hematólogo para el diagnóstico y el tratamiento de muchas enfermedades.El núcleo de los glóbulos blancos tiene la mayor información sobre el tipo de glóbulos blancos, por lo que una segmentación precisa del n...
El trabajo propuesto consiste en presentar una metodología para segmentar los núcleos de glóbulos blancos basada en la ortogonalización de Gram Schmidt y la representación dispersa para la clasificación de los glóbulos blancos. El recuento diferencial de los glóbulos blancos revela una información inestimable para el hematólogo. Estas informaciones son muy útiles para el hematólogo para el diagnóstico y el tratamiento de muchas enfermedades.El núcleo de los glóbulos blancos tiene la mayor información sobre el tipo de glóbulos blancos, por lo que una segmentación precisa del núcleo de los glóbulos blancos parece ser útil para otras etapas de reconocimiento automático de los glóbulos blancos. El sistema se centrará en las características de los glóbulos blancos para detectar la enfermedad de la leucemia.El sistema usará características de imágenes microscópicas y examinará los cambios en la textura, geometría, color, estadística. Los cambios en estas características se usarán como una entrada clasificadora.
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