Avaliação de Atributos de Textura de Núcleos Neoplásicos para a Classificação de Imagens Histológicas de Linfoma - Tosta, Thaína A. A.; de Faria, Paulo R.; Neves, Leandro A.; do Nascimento, Marcelo Z. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2017)
Pela utilização de técnicas de processamento digital de imagens, é possível desenvolver sistemas de auxílio a diagnósticos para que a análise de amostras histológicas torne-se mais objetiva. Assim, este trabalho propõe um algoritmo para a classificação de imagens histológicas de linfoma folicular e leucemia linfóide crônica. Para identificação de núcleos neoplásicos, o canal R do modelo de cores RGB foi extraído, seguido pelas aplicações de equalização do histograma, filtro Gaussiano, fuzzy 3-partition entropy com o método de evolução diferencial, valley-emphasis e operações morfológicas. Atributos de textura obtidos pelas transformadas ranklet e wavelet foram avaliados pela classificação de máquinas de vetores suporte. A segmentação de núcleos neoplásicos das lesões proporcionou uma taxa média de acurácia de 80,49% em relação à segmentação manual de um especialista. A classificação dessas imagens utilizando a transformada ranklet alcançou acurácia de 98,65%, indicando o bom desempenho dessa técnica para a análise de textura de imagens de linfoma.