Медицинская Техника / Медицинская техника №2, 2012 / с. 43-47

Автоматическая классификация лейкоцитов на изображениях мазков крови

Ж.В. Штадельманн, И.Н. Спиридонов

Аннотация

Определение лейкоцитарной формулы является важным этапом клинического анализа крови. В статье представлены классификатор, решающий задачу вычисления лейкоцитов по изображениям мазков крови, разработанный на основе варианта алгоритма AdaBoost, а также результаты его применения.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Жоэль Валентин Штадельманн, аспирант,
Игорь Николаевич Спиридонов, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой, кафедра биомедицинских технических систем, МГТУ им. Н.Э. Баумана, г. Москва,
e-mail: joel.stadelmann@gmail.com

Список литературы

1. Bain B.J. Blood Cells: A Practical Guide. – Blackwell Publishing Ltd, Malden (Massachusetts), 2006.
2. Bong H.H, Gulati G.L., Ashton J.K. Differential Leukocyte Count: Manual or Automated, What Should It Be? // Yonsei Medical Journal. 1991. Vol. 32. № 4.
3. Cornbleet J. Clinical Utility of the Band Count // Clinics in Laboratory Medecine. 2002. Vol. 22. № 1.
4. O’Neil P., Vital E., Betancourt-Loria N., Dinah M. Performance Evaluation of the Complete Blood Count and White Blood Cell Differential Parameters on the AcT 5diff Hematology Analyzer // Laboratory Hematology. 2001. Vol. 7. PP. 116-124.
5. Сафонова Л.П. Пространственно-частотный анализ форменных элементов крови / Диссертация на соискание уч. степени канд. техн. наук. МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 1998.
6. Webster J.G. Medical Instrumentation Application and Design. – Fourth Edition. Wiley and Sons, 2010.
7. Радченко В.Г. Основы клинической гематологии. – Спб.: Диалект, 2003.
8. Воробьев А.И. Клинико-диагностическое значение лабораторных показателей в гематологии / РАМН ГНЦ, 2001.
9. Pierre R.V. Peripheral Blood Film Review // Clinics in Laboratory Medecine. 2002. Vol. 22. № 1.
10. Козинец Г.И. Атлас клеток крови и костного мозга. – М.: Триада – Х, 1998.
11. Самородов А.В. Оценка качества цитологических препаратов // Биомедицинская радиоэлектроника. 2008. № 10. С. 39-45.
12. Штадельманн Ж.В., Самородов А.В., Спиридонов И.Н. Метод автоматизированного обнаружения лейкоцитов на изображениях мазков крови на основе бустинга // Медицинская техника. В публикации.
13. Stadelmann J.V., Spiridonov I.N., Samorodov A.V. Leukocyte Classification Based on Nucleus Skeletization / Proceedings of the 6th Russian-Bavarian Conference on Bio-Engineering, Moscow, 2010.
14. Штадельманн Ж.В., Самородов А.В., Спиридонов И.Н. Классификация лейкоцитов с использованием текстурных характеристик их ядер // Тезисы доклада «Медико-технические технологии на страже здоровья», Кипр, Ларнака, 2010.
15. Штадельманн Ж.В., Спиридонов И.Н. Метод определения формулы белой крови // Биомедицинская радиоэлектроника. В публикации.
16. Meir R, Ratsch G. An Introduction to Boosting and Leveraging. – Advanced lectures on machine learning. Springer-Verlag, New York, 2003.
17. Viola P., Jones M.J. Robust Real-Time Face Detection // International Journal of Computer Vision. 2004. Vol. 57 (2). PP. 137-154.
18. Ji Z., Rosset S., Zou H. Hastie T. Multi-Class Adaboost. – Department of Statistics, Standford University, 2006.
19. Huang J., Ertekin S., Song Y., Hongyuan Z., Giles C.L. Efficient Multiclass Boosting Classification with Active Learning / 7th SIAM International Conference, Society for Industrial and Applied Mathematics, Minneapolis, 2007.