Segmentação do Mycobacterium Tuberculosis através de Novas Técnicas de Classificação de Pixel - Levy, Pamela C.; Xavier, Clahildek M.; Costa, Marly G. F.; C. Filho, Cícero F. F.; Fujimoto, Luciana B. M.; José, Julia I. do N. Salem (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2012: Anais do XII Workshop de Informática Médica, 2012)
Este artigo descreve um novo método para segmentação de bacilos da tuberculose em baciloscopia de campo claro. O método compreende duas etapas principais. Na primeira etapa é realizado uma seleção escalar de características. Na segunda etapa, usando as características selecionadas como entrada, dois classificadores de pixel são otimizados: uma máquina de vetores de suporte e um classificador neural. As entradas para os classificadores são selecionadas a partir de características extraídas de quatro espaços de cor: RGB, HSI, YCbCr e Lab. Uma sensibilidade de 94% é alcançada na classificação dos pixels. No entanto, novas etapas para a redução de ruído são necessárias para minimizar os erros de classificação dos bacilos.