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Utilize este identificador para citar ou criar um link para este item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/76747
Título: 
Automatic segmentation and classification of human intestinal parasites from microscopy images
Autor(es): 
Instituição: 
  • Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
  • Universidade Estadual Paulista (UNESP)
  • Universidade de São Paulo (USP)
ISSN: 
  • 0018-9294
  • 1558-2531
Resumo: 
Human intestinal parasites constitute a problem in most tropical countries, causing death or physical and mental disorders. Their diagnosis usually relies on the visual analysis of microscopy images, with error rates that may range from moderate to high. The problem has been addressed via computational image analysis, but only for a few species and images free of fecal impurities. In routine, fecal impurities are a real challenge for automatic image analysis. We have circumvented this problem by a method that can segment and classify, from bright field microscopy images with fecal impurities, the 15 most common species of protozoan cysts, helminth eggs, and larvae in Brazil. Our approach exploits ellipse matching and image foresting transform for image segmentation, multiple object descriptors and their optimum combination by genetic programming for object representation, and the optimum-path forest classifier for object recognition. The results indicate that our method is a promising approach toward the fully automation of the enteroparasitosis diagnosis. © 2012 IEEE.
Data de publicação: 
1-Out-2013
Citação: 
IEEE Transactions on Biomedical Engineering, v. 60, n. 3, p. 803-812, 2013.
Duração: 
803-812
Palavras-chaves: 
  • Image foresting transform (IFT)
  • Image segmentation
  • Intestinal parasitosis
  • Microscopy image analysis
  • Optimumpath forest (OPF) classifier
  • Pattern recognition
Fonte: 
http://dx.doi.org/10.1109/TBME.2012.2187204
Endereço permanente: 
Direitos de acesso: 
Acesso restrito
Tipo: 
outro
Fonte completa:
http://repositorio.unesp.br/handle/11449/76747
Aparece nas coleções:Artigos, TCCs, Teses e Dissertações da Unesp

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