Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros

III Simposio de Computacion Grafica y Procesamiento de Imagenes

Deteccion de parasitos helmintos en

imagenes microscopicas

Gabriel E. HumpireAlexander V. Rodriguez

Sociedad de Estudiantes de Ciencias de la Computacion

Universidad Nacional de San Agustin

29 de Diciembre 2009

December 28, 2009

Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 1/23

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Contenido

1 Introduccion

2 Estado del arte

3 Propuesta

4 Resultados

5 Conclusiones y trabajos futuros

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Contenido

1 Introduccion

2 Estado del arte

3 Propuesta

4 Resultados

5 Conclusiones y trabajos futuros

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Introduccion

Parasitologıa

En Biologıa o parasitologıa, la morfologıa es ladisciplina encargada del estudio de la forma y estructurade un organismo o sistema.

Existen diferentes Subdisciplinas, una de ellas lamorfologıa descriptiva que se encarga de la descripcion ycomparacion de las formas organicas.

El personal especializado de apoyo en parasitologıa sebasa principalmente en la morfologıa descriptiva

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Introduccion

Parasitologıa

En Biologıa o parasitologıa, la morfologıa es ladisciplina encargada del estudio de la forma y estructurade un organismo o sistema.

Existen diferentes Subdisciplinas, una de ellas lamorfologıa descriptiva que se encarga de la descripcion ycomparacion de las formas organicas.

El personal especializado de apoyo en parasitologıa sebasa principalmente en la morfologıa descriptiva

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Introduccion

Parasitologıa

En Biologıa o parasitologıa, la morfologıa es ladisciplina encargada del estudio de la forma y estructurade un organismo o sistema.

Existen diferentes Subdisciplinas, una de ellas lamorfologıa descriptiva que se encarga de la descripcion ycomparacion de las formas organicas.

El personal especializado de apoyo en parasitologıa sebasa principalmente en la morfologıa descriptiva

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1 Introduccion

2 Estado del arte

3 Propuesta

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5 Conclusiones y trabajos futuros

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Estado del arte

Yoon Seok Yang propone dos etapas para realizar eldiagnostico de parasitos: El procesamiento digital de laimagen Clasificacion usando dos redes neuronales

Cesar Beltran en su tesis sobre parasitos de gallinas delgenero Eimeria, muestra una extraccion de caracterısticasgeometricas y de curvatura, selecciona las caracterısticasprincipales de forma estadıstica para luego usar dosclasificadores: uno bayesiano y otro estadısticoobteniendo resultados del 80% y 85% respectivamente.

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Estado del arte

Yoon Seok Yang propone dos etapas para realizar eldiagnostico de parasitos: El procesamiento digital de laimagen Clasificacion usando dos redes neuronales

Cesar Beltran en su tesis sobre parasitos de gallinas delgenero Eimeria, muestra una extraccion de caracterısticasgeometricas y de curvatura, selecciona las caracterısticasprincipales de forma estadıstica para luego usar dosclasificadores: uno bayesiano y otro estadısticoobteniendo resultados del 80% y 85% respectivamente.

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1 Introduccion

2 Estado del arte

3 Propuesta

4 Resultados

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3 PropuestaDiagrama de contextoSegmentacionExtraccion de caracterısticas

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Diagrama de contexto

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Contornos activos - Snakes

La segmentacion sobre la imagen de consulta se realizaaplicando el algoritmo de contornos activos Snakes[M. Kass,A. Witkin] para obtencion de contornos del candidato.

Figure: Contornos activos

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3 PropuestaDiagrama de contextoSegmentacionExtraccion de caracterısticas

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Caracterısticas geometricas

Se recibe como entrada a los contornos de la etapa anteriorpara obtener los componentes principales, usando loseigenvectores hallados con Principal Component Analysis(PCA) para obtener las orientaciones del contorno.

Figure: Obtencion de componentes principales con PCA aplicadoal contorno del candidato.

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Caracterısticas geometricas

(a) (b)

(c) (d)

Figure: Caracterısticas geometricas: a) diametro maximo , b)diametro mınimo, c) excentricidad y d) area

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Caracterısticas de textura GLCM

Incorpora informacion espacial de los niveles de intensidad delos valores de la imagen en escala de grises.Gray LevelCo-ocurrence Matrix(GLCM) obtiene las siguientescaracterısticas:

Correlacion

Energıa

Contraste

Homogeneidad

Figure: Matriz de co-ocurrencia.

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Caracterısticas de curvatura

La curvatura necesita de laprimera y segunda derivadade las senales eje X y Y delcontorno del candidatousando la siguiente formula:

k(t) = x(t)y(t)−x(t)y(t)

(x(t)2+y(t)2)3/2

Caracterısticas tomadas:

Media de Curvatura

Desviacion Estandar deCurvatura.

(a) (b)

(c) (d)

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Base de datos

La base de datos usada fue SADPI-8 disponible en la web en elsiguiente enlace http://www.pibapunsa.com . Se tomaron unconjunto de 5 especies:

(e) (f)

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Resultados

Se utilizo la red neuronal MultiLayer Perceptron(MLP) para laclasificacion con 10 neuronas en la capa de entrada, 2 capasocultas con 7 neuronas cada una y una neurona de salida. Elconjunto de entrenamiento fue del 80% y el conjunto de testeofue del 20% obteniendo los siguientes resultados:

Helmintos Muestras Segmentadas Detectadas FalladasAscaris 100 96 93 3

Trichuris 128 100 82 18Dyphillobothrium 104 92 91 1

pacificumTaenia solium 136 93 88 5

Fasciola hepatica 77 61 57 4Suma 545 442 411 31

Precision 81.10% 92.98% 75.4%

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4 Resultados

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Conclusiones

Conclusiones

La etapa de segmentacion aun esta en etapa de prueba,por lo que se tiene un porcentaje bajo en esta etapa.

Las caracterısticas extraidas dan un porcentaje de 93% enla clasificacion.

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Conclusiones

Conclusiones

La etapa de segmentacion aun esta en etapa de prueba,por lo que se tiene un porcentaje bajo en esta etapa.

Las caracterısticas extraidas dan un porcentaje de 93% enla clasificacion.

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Trabajos futuros

Para poder hacer una mejor segmentacion y lograrmejores resultados en la clasificacion es necesario emplearuna nueva tecnica inicial que proponemos sea hıbridaSnakes sobre Salient Region.

Otro trabajo futuro es lograr hacer la clasificacion de las7 especies por separado usando un clasificador masrobusto o empleando la MLP de manera directa a lasespecies. Se propone usar como una alternativa a la MLPun SVM multiclase.

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Trabajos futuros

Para poder hacer una mejor segmentacion y lograrmejores resultados en la clasificacion es necesario emplearuna nueva tecnica inicial que proponemos sea hıbridaSnakes sobre Salient Region.

Otro trabajo futuro es lograr hacer la clasificacion de las7 especies por separado usando un clasificador masrobusto o empleando la MLP de manera directa a lasespecies. Se propone usar como una alternativa a la MLPun SVM multiclase.

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Agradecimientos

Los autores agradecen el apoyo constante de Cesar Beltran,Raquel Patino, Juan Carlos Gutierrez y Juan Chuctaya

Gracias

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