Classificação e segmentação automática para detecção de Leucemia
Segmentar os núcleos de glóbulos brancos com base na ortogonalização de Gram Schmidt e representações esparsas para IVH
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O trabalho proposto consiste em apresentar uma metodologia para a segmentação dos núcleos de glóbulos brancos com base na ortogonização Gram Schmidt e na representação esparsa para a classificação dos glóbulos brancos. A contagem diferencial de glóbulos brancos revela informações inestimáveis ao hematologista. Estas informações são muito úteis ao hematologista para o diagnóstico e tratamento de muitas doenças.O núcleo de glóbulos brancos tem a maior quantidade de informação sobre o tipo de glóbulos brancos, pelo que uma segmentação precisa do núcleo de glóbulos br...
O trabalho proposto consiste em apresentar uma metodologia para a segmentação dos núcleos de glóbulos brancos com base na ortogonização Gram Schmidt e na representação esparsa para a classificação dos glóbulos brancos. A contagem diferencial de glóbulos brancos revela informações inestimáveis ao hematologista. Estas informações são muito úteis ao hematologista para o diagnóstico e tratamento de muitas doenças.O núcleo de glóbulos brancos tem a maior quantidade de informação sobre o tipo de glóbulos brancos, pelo que uma segmentação precisa do núcleo de glóbulos brancos parece ser útil para outras fases de reconhecimento automático dos glóbulos brancos. O sistema concentrar-se-á nas características dos glóbulos brancos a detectar, a doença da Leucemia.O sistema utilizará características de imagens microscópicas e examinará alterações na textura, geometria, cor, estatística. As alterações nestas características serão utilizadas como um input de classificação.
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