Automated image analysis method for p-vivax malaria parasite detection in thick film blood images
El artículo describe un método de análisis de gota gruesa para la detección del parásito de la malaria en la sangre, realizado a partir del análisis de imágenes. Para la etapa de segmentación de las imágenes el método desarrollado combina las técnicas AGNES [Absence of gradients and Nernstia...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | article Artículo |
| Lenguaje: | Inglés |
| Publicado: |
Universidad Icesi
2012
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10906/65497 http://www.icesi.edu.co/revistas/index.php/sistemas_telematica/article/view/1151 http://biblioteca2.icesi.edu.co/cgi-olib/?infile=details.glu&loid=243192 http://biblioteca.clacso.edu.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=co/co-008&d=1090665497oai |
| Aporte de: |
| Sumario: | El artículo describe un método de análisis de gota gruesa para la detección del parásito de la malaria en la sangre, realizado a partir del análisis de imágenes. Para la etapa de segmentación de las imágenes el método desarrollado combina las técnicas AGNES [Absence of gradients and Nernstian equilibrium stripping]
y del Gradiente Morfológico. La extracción de
características se basa en la transformada de Wavelet y es seguida por una etapa de clasificación de la red neuronal. El método utiliza la técnica de Análisis de
Componentes Principales (PCA) para reducir el
número de funciones y mejorar el rendimiento de la red neuronal. La tasa de detección efectiva (True-Positive rate) lograda fue de 77,19% en la determinación de un
parásito específico, y de 76,45% en la determinación de al menos un parásito en una imagen de microscopio |
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