Resumen

El recuento manual y la evaluación de glóbulos rojos con la presencia de parásitos de la malaria es un proceso tedioso y que consume mucho tiempo, que puede ser alterado por condiciones ambientales y errores humanos. Se han presentado muchos algoritmos para segmentar glóbulos rojos para la posterior evaluación de parasitemia mediante algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, la segmentación de glóbulos rojos superpuestos siempre ha sido un desafío. La segmentación de cuenca controlada por marcadores es uno de los métodos que se implementó para separar glóbulos rojos superpuestos. Sin embargo, un alto número de glóbulos rojos superpuestos seguía siendo un problema. Proponemos un enfoque novedoso para mejorar la eficiencia de segmentación de la segmentación de cuenca controlada por marcadores. Se introdujo la segmentación de fondo de histograma de mínimo local con un algoritmo selectivo de relleno de agujeros para mejorar la eficiencia de segmentación de la cuenca controlada por marcadores en un alto número de gl

• Materias:Matriz de nanotubos Corrosión del acero Reciclaje termoquímico Escaneo láser Microscopio electrónico
• Subjects:Nanotube Matrix Corrosion of steel Thermochemical Recycling Laser scanning Electron microscopy
• Palabras claves:Recuento manual; Glóbulos rojos; Parásitos de la malaria; Segmentación; Algoritmos de aprendizaje automático; Cuenca controlada por marcadores
• Keywords:Manual counting; Red blood cells; Malaria parasites; Segmentation; Machine learning algorithms; Marker-controlled watershed