Avaliação de Atributos de Textura de Núcleos Neoplásicos para a Classificação de Imagens Histológicas de Linfoma

  • Tháına A. A. Tosta
  • Paulo R. de Faria
  • Leandro A. Neves
  • Marcelo Z. do Nascimento

Resumo


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 crõnica. Para identificação de núcleos neoplásicos, o canal R do modelo de cores RGB foi extráıdo, 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%

Publicado
06/07/2017
TOSTA, Tháına A. A.; DE FARIA, Paulo R.; NEVES, Leandro A.; DO NASCIMENTO, Marcelo Z.. Avaliação de Atributos de Textura de Núcleos Neoplásicos para a Classificação de Imagens Histológicas de Linfoma. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 17. , 2017, São Paulo. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2017.3728.