Segmentación e identificación automática del mycobacterium tuberculosis en imágenes de esputo

La tuberculosis es una grave enfermedad cuyo control está basado en el diagnóstico presuntivo. Un método frecuentemente utilizado para su diagnóstico es el análisis del esputo con el objetivo de detectar el Mycobacterium tuberculosis. El examen de esputo ocupa una gran cantidad de tiempo y se requiere un buen entrenamiento del especialista para evitar cometer un gran número de errores. Las técnicas de procesamiento de imágenes pueden ser una gran ayuda para realizar un examen. Así, se presenta una nueva técnica que pretende mejorar la presición y disminuir el tiempo empleado en el análisis de muestras de esputo. Esta técnica emplea el conocimiento lingüístico acerca de las características de los bacilos, utilizando la información de color para la segmentación y un árbol de clasificación para la identificación de los bacilos con el fin de establecer si una muestra es positiva o negativa.

• Autores: Forero, Manuel Guillermo
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2003
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/28736
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/28736; http://bdigital.unal.edu.co/18784/
• Palabra clave: color segmentation; fluorescense microscopy; image processing; pattern recognition; tuberculosis; segmentación en color; procesamiento de imágenes; microscopia de fluoresencia; reconocimiento de patrones; tuberculosis
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional