Automatic Identification of Overlapping/Touching Chromosomes inMicroscopic images Using Morphological Operators
محل انتشار: هفتمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,891
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP07_045
تاریخ نمایه سازی: 28 مرداد 1391
چکیده مقاله:
Karyotyping, is the process of classification of humanchromosomes within the microscopic images. This is a commontask for diagnosing many genetic disorders and abnormalities.Automatic Karyotyping algorithms usually suffer the poorquality of the images due to the non rigid nature of thechromosomes which makes them to have unpredictable shapesand sizes in various images. One of the main problems thatusually need operator’s interaction is the identification andseparation of the overlapping/touching chromosomes. Thispaper presents an effective algorithm for identification of anycluster of the overlapping/touching chromosomes together withthe number of chromosomes in the cluster, which is a very firststep towards the development of a fully automatic Karyotypingsystem. The proposed algorithm which is based on theextraction of the number of endpoints within the skeleton of theimage objects uses morphological operators. Two independentdatasets obtained from the Tesi-Imaging srl in Milan, Italy andthe Imam Hospital in Tehran, Iran was used to evaluate theperformance of the algorithm. An accuracy of %96 and %99were obtained on identification of the clusters ofoverlapping/touching chromosomes and single chromosomesrespectively by the proposed algorithm
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sahar Jahani
Faculty of Biomedical Engineering, Science and Research Branch, Azad University, Tehran, Iran
S. Kamaledin Setarehdan
Control and Intelligent Processing Centre of Excellence, School of Electrical and Computer Eng.,Faculty of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
Emadedin Fatemizadeh
Sharif University of Technology, School of Electrical Engineering
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :