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Segmentación e identificación automática del mycobacterium tuberculosis en imágenes de esputo

Forero, Manuel Guillermo (2003) Segmentación e identificación automática del mycobacterium tuberculosis en imágenes de esputo. Ingeniería e Investigación; Vol. 23, núm. 3 (2003): (53); 62-71 Ingeniería e Investigación; Vol. 23, núm. 3 (2003): (53); 62-71 2248-8723 0120-5609 .

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URL oficial: http://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/arti...

Resumen

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., Tuberculosis is a very serious disease whose control is based on early diagnosis. A method frequently employed in its diagnosis consists of the sputum analysis in order to detect the Mycobacterium tuberculosis. The sputum analysis in order to detect Mycobacterium tuberculosis, The spuctum examination demands a great amount of time and a good training of the specalist is required to avoid to commit a great number of errors. Image processing techniques can be helpful in examinations. Thus, this paper presents a new technique, it tries to improve the precision and diminish the time used in the analysis sputum samples. This techniques used the linguistic knowledge about the characteristics of the bacilli, using the color information for segmentation and a classification tree for bacilli identification to establishing if a sample is positive or negative.

Tipo de documento:Artículo - Article
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Palabras clave:color segmentation, fluorescense microscopy, image processing, pattern recognition, tuberculosis, segmentación en color, procesamiento de imágenes, microscopia de fluoresencia, reconocimiento de patrones, tuberculosis
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Ingeniería e Investigación
Código ID:18784
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :25 Junio 2014 19:45
Ultima modificación:31 Enero 2018 18:54
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