Segmentation D’images Microscopiques Basée Sur Les Attributs Textures
Résumé: La segmentation des cellules sanguines est un enjeu de recherche important en hématologie et dans d’autres domaines connexe. Dans cet article, une technique de segmentation des images microscopiques est proposée dans le but d’extraire les composantes des cellules sanguines (noyau, cytoplasme, globule rouge et plasma). L’image est représentée en niveaux de gris, les attributs d’Haralick extraits des matrices de cooccurrences sont utilisées pour caractériser les textures présentent dans ces images. Un prétraitement est réalisé pour extraire le fond (plasma) afin de réduire le temps d’exécution et le bruit. Les machines à vecteurs de support (SVM) ont été appliquées pour une segmentation par classification pixellaire supervisée. La méthode proposée a été testée sur vingt sept images microscopiques réelles avec des résultats prometteurs et des taux de reconnaissances du noyau atteignant les 98%.
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