Segmentation par logique floue pour l’estimation du nombre de globules rouges dans des images multi-spectrales de frottis sanguin non marqué

Dans ce travail, nous avons étudié l’introduction de la logique floue dans les processus de segmentation d’images multi-spectrales de frottis sanguin. Notre approche s’appuie sur l’utilisation de l’analyse en composante principale (ACP) sur le jeu d’images spectrales, suivi de l’utilisation de la logique floue sur la première composante principale des images, comme méthode de segmentation des globules rouges. Elle nous a permis de définir une appartenance graduelle des globules rouges à une classe, facilitant ainsi leur comptage. Le résultat donne lieu à 1.53% d’erreur par rapport au comptage manuel, et nous montre que cette technique permet d’atteindre des résultats proches de ceux des méthodes standards, quant à l’estimation du nombre de globules rouges dans l’image d’un frottis sanguin.Mots-clés: logique floue, segmentation, images multi-spectrales, parasitemie, analyse en composante principale. Segmentation by fuzzy logic to estimate the number of red blood cells in multi-spectral images of unstained blood smearIn this work, we studied the inclusion of fuzzy logic in the segmentation process of multispectral images of blood smear. Our approach is based on the use of principal component analysis (PCA), followed by the application of fuzzy logic to the first principal component images as segmentation method of red blood cells. It allowed us to define a gradual membership of red blood cells to a class, thus facilitating their counting. The results give rise to 1.53% of error compared to manual counting; this shows that this technique can provide a reliable data information about the estimated number of red blood cells in the image of an unstained blood smears.Keywords: fuzzy logic, image segmentation, multi-spectral images, parasitemia, principal component analysis

Etude de l'effet de l'amodiaquine sur les globules rouges infectés par le paludisme dans les images multispectrales

Nous avons montré que l’amodiaquine se fixe préférentiellement dans les globules rouges infectés et nous avons également été capable de retrouver les concentrations du médicament dans les cellules, à partir d’images multispectrales. Une scène d'images multispectrales de frottis sanguins non marqués est obtenue à partir d’une culture de plasmodium falciparum, à laquelle nous avons ajouté différentes doses d’amodiaquine (AQ) ; Les images sont obtenues à partir d'enregistrement de treize capteurs spectraux couplés à un microscope multimodal et multispectral. Ces images sont ensuite utilisées pour étudier l’interaction du médicament avec les globules rouges en fonction des concentrations, en ayant recours à des techniques d’analyse multivariée telles que la classification hiérarchique, la méthode des k-moyennes et l’analyse en composante principale. Les résultats obtenus nous montrent que l’imagerie multispectrale est un atout majeur pour le diagnostic médical et peut donc constituer une technique de routine pour l’étude de nouvelles molécules antipaludiques, notamment issues de la pharmacopée africaine.Mots-clés: imagerie multispectrale, classification hiérarchique, analyse en composante principale, k-moyennes.Study of the Effect of Amodiaquine on Red Blood Cells Infected by Malaria in Multispectral ImagesWe have demonstrated that amodiaquine binds preferentially in the infected red blood cells and we have also been able to retrieve the drug concentrations in the cells. A scene of multispectral images of free labelled blood smears have been obtained from plasmodium falciparum culture to which we have added different quantities of amodiaquine; the images have been recorded from thirteen spectral sensors coupled with a multimodal and multispectral microscope. These images have been used to study the interaction of the drug with the red blood cells as function of drug concentration by the use of multivariate statistical analysis techniques such as hierarchical classification, k-means method and principal component analysis techniques. The results show that the multispectral imagery is a key technique in medical technologies and can therefore be used as routine method for antimalarial drug design, especially in African traditional pharmacopeia study.Keywords: multispectral imagery; hierarchical classification; principal component analysis; k-means

Optimization of Convolutional Neural Network ensemble classifiers by Genetic Algorithms

Breast cancer exhibits a high mortality rate and it is the most invasive cancer in women. An analysis from histopathological images could predict this disease. In this way, computational image processing might support this task. In this work a proposal which employes deep learning convolutional neural networks is presented. Then, an ensemble of networks is considered in order to obtain an enhanced recognition performance of the system by the consensus of the networks of the ensemble. Finally, a genetic algorithm is also considered to choose the networks that belong to the ensemble. The proposal has been tested by carrying out several experiments with a set of benchmark images.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech