Inledning: Beräkning och klassificering av blodkroppar möjliggör utvärdering och diagnos av ett stort antal sjukdomar. Analysen av vita blodkroppar gör det möjligt att upptäcka akut lymfatisk leukemi (ALL), en blodcancer som kan vara dödlig om den lämnas obehandlad. För närvarande utförs den morfologiska analysen av blodkroppar manuellt av skickliga operatörer. Denna metod har dock många nackdelar, såsom långsam analys, icke-standardmässig noggrannhet och beroende av operatörens skicklighet. Få exempel på automatiserade system som kan analysera och klassificera blodkroppar har rapporterats i litteraturen, och de flesta av dessa system är endast delvis utvecklade. Detta papper presenterar en komplett och helt automatiserad metod för WBC-identifiering och klassificering med hjälp av mikroskopiska bilder. Metoder: I motsats till andra metoder som identifierar nuclei först, som är mer framträdande än andra komponenter, den föreslagna metoden isolerar hela leukocyten och sedan separerar kärnan och cytoplasman. Detta tillvägagångssätt är nödvändigt för att analysera varje cellkomponent i detalj. Från varje cellkomponent, olika funktioner, såsom form, färg och textur, extraheras med hjälp av en ny metod för bakgrund pixel avlägsnande. Denna funktionsuppsättning användes för att träna upp olika klassificeringsmodeller för att bestämma vilken som är mest lämplig för detektion av leukemi. Resultat: Med vår metod identifierades 245 av 267 totala leukocyter korrekt (92 % noggrannhet) från 33 bilder tagna med samma kamera och under samma ljusförhållanden. Genom att utföra denna utvärdering med hjälp av olika klassificeringsmodeller kunde vi fastställa att stödvektormaskinen med en Gaussisk radialkärna är den lämpligaste modellen för identifiering av ALL, med en noggrannhet på 93% och en känslighet på 98%. Dessutom utvärderade vi godheten hos vår nya funktionsuppsättning, som visade bättre prestanda med varje utvärderad klassificeringsmodell. Slutsatser: Den föreslagna metoden tillåter analys av blodkroppar automatiskt via bildbehandlingstekniker, och den utgör ett medicinskt verktyg för att undvika de många nackdelar som är förknippade med manuell observation. Denna process kan också användas för att räkna, eftersom den ger utmärkt prestanda och möjliggör tidig diagnostisk misstanke, som sedan kan bekräftas av en hematolog genom specialiserade tekniker.
Putzu m.fl. REF presenterade en automatisk metod för WBC-klassificering med mikroskopiska bilder, där ALL identifierades med stöd av leukocytklassificering.