Software de asistencia para el diagnóstico de leucemia mediante procesamiento digital de imágenes microscópicas

Abstract

Se diseña un algoritmo en MatLab, como ayuda para diagnosticar LLA, encontrando características malignas en los glóbulos blancos linfoides que se encuentran en la sangre periférica. Éste debe ser un apoyo (asistente virtual) para el médico especialista. Las muestras médicas fueron donadas por el HUS. Consta de cuatro etapas de procesamiento: Imagen de entrada, Segmentación, Caracterización y Reconocimiento. En la primera etapa se lee la imagen que se selecciona de una base de datos adquirida previamente, donde se encuentran todas las imágenes de prueba. Se convierte la imagen original a una imagen en escala de grises. En la etapa de segmentación se utiliza segmentación multinivel combinada con espacios de color RGB-HLS unido al método de OTSU y descriptores con matriz de Co-ocurrencia. Dentro de la misma etapa de segmentación se utilizan operadores morfológicos descriptores de forma, para lograr caracterizar la célula; un objeto puede ser descubierto fácilmente en una imagen si el objeto tiene el contraste de fondo suficiente. En la etapa de caracterización se usan descriptores de forma y color y se comparan los datos obtenidos con la tabla de clasificación. En la etapa de reconocimiento se tiene una red neuronal artificial backpropagation la cual se encarga de dar un diagnóstico. Finalmente se diseña una interfaz como conexión entre el asistente y el usuario. Con el algoritmo propuesto se obtuvo una sensibilidad y una especificidad de la prueba diagnóstica de 94,4% y 83,3%.