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Leukocyte Segmentation in Blood Smear Images Using Region-Based Active Contours

机译:使用基于区域的主动轮廓在血液涂片图像中的白细胞分割

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摘要

In this paper, we propose a segmentation method for an automated differential counter using image analysis. The segmentation here is to extract leukocytes (white blood cells) and separate its constituents, nucleus and cytoplasm, in blood smear images. For this purpose, a region-based active contour model is used where region information is estimated using a statistical analysis. The role of the regional statistics is mainly to attract evolving contours toward the boundaries of leukocytes, avoiding problems with initialization. And contour deformation near to the boundaries is constrained by an additional regularizer. The active contour model is implemented using a level set method and validated with a leukocyte image database.
机译:在本文中,我们提出了一种使用图像分析的自动差分计数器的分割方法。这里的分割是在血液涂片图像中提取白细胞(白细胞)并分离其成分,核和细胞质。为此,使用基于区域的活动轮廓模型,其中使用统计分析估计区域信息。区域统计的作用主要是将不断发展的轮廓吸引到白细胞的边界,避免初始化问题。边界附近的轮廓变形受到附加调节器的限制。活动轮廓模型是使用水平集方法实现的,并已通过白细胞图像数据库进行了验证。

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