عنوان المقالة:تحديد نوى خلايا الدم البيضاء باستخدام خوارزمية التجميع k-means المطورة وتقنية تعبئة البذور White Blood Cells Nuclei Localization Using Modified K-means Clustering Algorithm and Seed Filling Technique
ان وجود خلايا الدم البيضاء في جسم الإنسان له دور كبير في حماية الجسم ضد العديد من مسببات الأمراض. يعتبر التعرف على خلية الدم البيضاء الخطوة الأولى والمهمة لتشخيص بعض الأمراض المحددة. يستخدم علماء الأمراض عادةً مجهرًا ضوئيًا للتعرف على خلايا الدم البيضاء ، ولكن هذه العملية مضجرة للغاية ومستهلكة للوقت وعرضة للخطأ وبطيئة جدًا ومكلفة. بالإضافة إلى ذلك فهي تحتاج إلى خبراء ذوي خبرة طويلة في هذا المجال. ولهذه الأسباب ، يمكن لنظام تشخيصي بمساعدة الكمبيوتر يساعد أخصائيي علم الأمراض في عملية التشخيص أن يكون فعالاً وسهلاً وآمناً. يُخصص هذا البحث لتطوير نظام قائم على طرق معالجة الصور الرقمية لتحديد نوى خلايا الدم البيضاء. حيث تضمن النظام المقترح مجموعة من خوارزميات ما قبل المعالجة والتجزئة التي تكون قادرة على تخصيص النوى في أشكال مختلفة من خلايا الدم البيضاء المحصلة من صور مجهرية. لإنجاز هذه المهمة ، تم الجمع بين تحسين محلي باستخدام إحصائيات الرسم البياني ، تجميع K-means المطورة، والتطبيع ، والتحويل إلى صورة ثنائية باستخدام عتبة عالمية مناسبة ، وإزالة الجزر وملء الثقوب على أساس تقنية تعبئة البذور ، وخوارزميات تحديد النواة. ان ميزات صور خلايا الدم البيضاء في مجموعة البيانات المختبرة تجعل عملية استخراج نواة خلية الدم البيضاء تمثل تحديًا كبيرًا. تشير نتائج الاختبار إلى قدرة واعدة على عزل النواة تمامًا عن أجزاء أخرى من الخلية. يقدم التحليل تشابهًا كبيرًا بين عينات ground truth والنتائج التي تم الحصول عليها بواسطة الطريقة المقترحة. ان نسبة الدقة للطريقة المقترحة المطبقة على صور مجموعة البيانات التي تم اختبارها هي 97.21٪ ونسبة درجة- ف هي 96.23٪.
الملخص الانجليزي
The presence of White Blood Cells (WBCs) in the body of human has a great role in the protection of the body against many pathogens. The recognition of the WBC is the first important step to diagnose some particular diseases. The pathologists usually use an optical microscope to recognize WBCs, but, this process is a quite tedious, time-consuming, error prone, very slow, and expensive. In addition, it needs experts with long practice in this field. For these reasons, a computer assisted diagnostic system that helps pathologists in the process of diagnosis can be effective, easy and safe. This research is devoted to develop a system based on digital image processing methods to localize WBCs nuclei. The proposed system involved a collection of pre-processing and segmentation algorithms that are capable of allocating the nuclei in different shapes of WBCs from a microscope images. To accomplish this task, a combination of local enhancement using histogram statistics, modified k-means clustering, normalization, convert to binary image using a suitable global threshold, islands removing and holes filling based on seed filling technique, and nucleus localization algorithms were performed. The features of WBCs images in the tested dataset make the WBC nuclei extraction process representing a great challenge. The test results indicate promising ability to completely isolate the nucleus from other parts of the cell. The analysis presents a high similarity between the ground truth samples and the results obtained by the proposed method. The precision percentage of the proposed method applied on the tested dataset images is 97.21% and F-score percentage is 96.23%.
ميلا غازي عبد الحليم | Mela G. Abdul-Haleem | 5130