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Segmentação do Mycobacterium Tuberculosis através de Novas Técnicas de Classificação de Pixel

Pamela C. LevyClahildek M. XavierMarly G. F. CostaCícero F. F. C. FilhoLuciana B. M. FujimotoJulia I. do N. Salem José

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.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wim/2012/0024.pdf

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