Sistema de conteo automático de células blancas en el plasma sanguíneo con información del color

Tesis de licenciatura. Aplicación de algoritmos de inteligencia artificial y tratamiento de imágenes para el conteo de células blancas en imágenes de la sangre.En el conteo automático y el reconocimiento de los sistemas de glóbulos blancos (WBC), utilizando imágenes de muestras de frotis de sangre (BS), el proceso de segmentación es una etapa importante porque la precisión del conteo y la clasificación depende, en cierta medida, de la precisión de la segmentación. Diferentes trabajos que abordan este problema se centran en algoritmos de segmentación basados en características de forma, pero estos algoritmos están diseñados, principalmente, para imágenes recortadas de WBC; es decir, la imagen de entrada contiene solo un WBC, mientras que generalmente en las imágenes BS contienen varios WBC. En este trabajo presentamos una propuesta para el conteo y reconocimiento de WBC en imágenes BS que contienen varios WBC dentro de la imagen, donde las contribuciones son: 1) una propuesta de segmentación que emula la percepción humana del color, donde los WBC están segmentados por la diferencia cromática con respecto a los otros elementos de la BS; 2) en las imágenes BS es común encontrar que los WBC están superpuestos, por lo tanto, presentamos un enfoque para separar los WBC superpuestos calculando sus diferencias de color, donde el tono y la intensidad se procesan por separado. Mostramos los resultados obtenidos al realizar experimentos con tres bases de datos de imágenes diferentes; Según los resultados obtenidos, afirmamos que nuestra propuesta es competitiva

A Review on Classification of White Blood Cells Using Machine Learning Models

The machine learning (ML) and deep learning (DL) models contribute to exceptional medical image analysis improvement. The models enhance the prediction and improve the accuracy by prediction and classification. It helps the hematologist to diagnose the blood cancer and brain tumor based on calculations and facts. This review focuses on an in-depth analysis of modern techniques applied in the domain of medical image analysis of white blood cell classification. For this review, the methodologies are discussed that have used blood smear images, magnetic resonance imaging (MRI), X-rays, and similar medical imaging domains. The main impact of this review is to present a detailed analysis of machine learning techniques applied for the classification of white blood cells (WBCs). This analysis provides valuable insight, such as the most widely used techniques and best-performing white blood cell classification methods. It was found that in recent decades researchers have been using ML and DL for white blood cell classification, but there are still some challenges. 1) Availability of the dataset is the main challenge, and it could be resolved using data augmentation techniques. 2) Medical training of researchers is recommended to help them understand the structure of white blood cells and select appropriate classification models. 3) Advanced DL networks such as Generative Adversarial Networks, R-CNN, Fast R-CNN, and faster R-CNN can also be used in future techniques.Comment: 23 page