Bakgrund: Segmentering av leukocyter fungerar som grund för alla automatiserade bildbaserade hematologiska sjukdomsigenkänningssystem. För det mesta är hematologer intresserade av endast utvärdering av vita blodkroppar. Digitala bildbehandlingstekniker kan hjälpa dem i deras analys och diagnos. Material och metoder: Huvudsyftet med detta papper är att upptäcka leukocyter från en blodutstryk mikroskopisk bild och segmentera dem i deras två dominerande element, kärna och cytoplasma. Segmenteringen utförs med hjälp av två steg för att tillämpa K-means klustring. För det första är kärnorna segmenterade med hjälp av K-medel som samlas. Därefter tillämpas en föreslagen metod baserad på regional tillväxt för att separera den anslutna kärnan. Därefter subtraheras kärnorna från den ursprungliga bilden. Slutligen är cytoplasman segmenteras med hjälp av den andra etappen av K-medel kluster. Resultaten visar att den föreslagna metoden kan extrahera kärnan och cytoplasma regioner korrekt och fungerar bra även om det inte finns någon betydande kontrast mellan komponenterna i bilden. Slutsatser: I detta dokument föreslås en metod baserad på K-means klusterbildning och regionodling för att upptäcka leukocyter från en blodutstryk mikroskopisk bild och segmentera dess komponenter, kärnan och cytoplasman. Som region växande steg av algoritmen bygger på information om kanter, det kommer inte att kunna separera den anslutna kärnor mer exakt i dåliga kanter och det kräver åtminstone en svag kant att existera mellan nuklein. Kärnan och cytoplasma segment av en leukocyte kan användas för funktionsextraktion och klassificering som leder till automatiserad leukemi upptäckt.
I REF kunde författare utvinna betydande regioner med hjälp av två steg (K-medel kluster och region växer).
Nucleus and cytoplasm segmentation in microscopic images using K-means clustering and region growing
{'venue': None, 'journal': 'Advanced Biomedical Research', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}