Gui-basierte Segmentierung von WBKs und Erkennung infizierter Zellen - Saini, Lalit Mohan
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In dieser Studie wurde eine Reihe von Blutausstrichbildern mit verschiedenen Segmentierungstechniken segmentiert. Nach der Segmentierungsphase wird für jedes WBC auf dem Abstrichbild eine Farbanalyse durchgeführt, um einen Merkmalsvektor für die Region von Interesse zu erhalten. Die Leukozyten werden entsprechend dem festgelegten Schwellenwert der Daten als infiziert oder nicht infiziert klassifiziert. Die Methode trennt zunächst die Leukozyten vom Rest des Bildes, erkennt dann die Leukämie und zählt schließlich die Gesamtzahl der infizierten Zellen. Schließlich wurde eine intelligente…mehr

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Produktbeschreibung
In dieser Studie wurde eine Reihe von Blutausstrichbildern mit verschiedenen Segmentierungstechniken segmentiert. Nach der Segmentierungsphase wird für jedes WBC auf dem Abstrichbild eine Farbanalyse durchgeführt, um einen Merkmalsvektor für die Region von Interesse zu erhalten. Die Leukozyten werden entsprechend dem festgelegten Schwellenwert der Daten als infiziert oder nicht infiziert klassifiziert. Die Methode trennt zunächst die Leukozyten vom Rest des Bildes, erkennt dann die Leukämie und zählt schließlich die Gesamtzahl der infizierten Zellen. Schließlich wurde eine intelligente Plattform auf der Grundlage einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) in MATLAB entwickelt, um den Erkennungsprozess zu vereinfachen und benutzerfreundlich zu gestalten, einschließlich einiger interessanter Funktionen wie der automatischen Zählung von Blutzellen und der Identifizierung von Blutzellen.
Autorenporträt
O Dr. Lalit Mohan Saini trabalha como Prof. em Engenharia Electrotécnica. Departamento, Inst. Nacional de Técnica, Kurukshetra, ÍNDIA. Rashmi Saini - Obstetra e Ginecologista no Hospital Swami Dayanand, Shahdara, Delhi. Chanchal Gupta fez o seu mestrado em Engenharia Biomédica do NIT Kurukshetra. Eles trabalham na área do desenvolvimento de novos instrumentos biomédicos.