Clasificación y reconocimiento de imágenes de leucocitos en base al
algoritmo morfológico Pecstrum en MATLAB.
El conteo diferencial de glóbulos blancos o leucocitos es
un tipo de examen que cuantifica los porcentajes relativos de glóbulos blancos
en la sangre. Dicho examen presenta características especiales debido a la
morfología y evolución de las células, estructuras anormales o formas
inmaduras, con lo cual tanto el conteo por inspección visual, como el análisis automático
por computadora, constituyen retos muy interesantes para los laboratorios [1].
En octubre de 2007 se realizo en INAOE una tesis de maestría orientada al
reconocimiento y análisis de leucocitos inmaduros [2]. El trabajo se centro en
la aproximación por elipses de las formas obtenidas, caracterización geométrica
de dichas elipses y calculo de la relación núcleo-citoplasma. Este proyecto de
tesis entrego resultados satisfactorios, sin embargo, durante su realización se
pudo observar que la evolución morfológica de los leucocitos en su etapa de
inmadurez presenta formas variadas, por lo cual podría resultar adecuado
explorar alternativas matemáticas para su representación. En este proyecto se
propone explorar el uso del Pecstrum (espectro de patrones) para tales propósitos
[3]. El Pecstrum de una imagen consiste en un vector
de caracteristicas obtenido en base a operaciones de
morfología, tales como ‘dilatación’ y ‘erosion’. Se
propone realizar un sistema en MATLAB, orientado a la clasificacion
y reconocimiento de formas con aplicación al estudio de la evolucion
morfológica de leucocitos, en apoyo al analisis clinico en el campo de la hematologia.
Se pretende incorporar algunas tecnicas de
reconocimiento basadas en distancia, tales como “nearest
neighbor” y “k-nearest neighbor”, redes neuronales como perceptron
multicapas o las redes auto-organizables
de Cohonen.
Referencias:
[1] Brambila Eduardo, Castillo
Guerra Rosalía, Zarain Lozano Patricia. “Comparación entre tres métodos
manuales empleados en la cuenta diferencial de leucocitos respecto a un equipo
automatizado”, Bioquimia, vol. 28, no. 3, septiembre, 2003.
[2] Gloria Castro Muñoz, “Diseño de
un proceso y su implementación parcial en FPGA para reconocimiento morfológico
de leucocitos inmaduros como ayuda en el análisis clínico de enfermedades”,
tesis de maestría, INAOE, 2007.
[3]
D Báez-López, JM Ramírez, AV González. “Pattern Recognition in Automotive Plates”, Proceedings of the 1998