Browsing by Author "Oliveira, Paulo Henrique Calaes"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Active contours for overlapping cervical cell segmentation.
    (2021) Araujo, Flavio Henrique Duarte de; Silva, Romuere Rodrigues Veloso e; Medeiros, Fátima Nelsizeuma Sombra de; Rocha Neto, Jeová Farias Sales; Oliveira, Paulo Henrique Calaes; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Ushizima, Daniela Mayumi
    The nuclei and cytoplasm segmentation of cervical cells is a well studied problem. However, the current segmentation algorithms are not robust to clinical practice due to the high computational cost or because they cannot accurately segment cells with high overlapping. In this paper, we propose a method that is capable of segmenting both cytoplasm and nucleus of each individual cell in a clump of overlapping cells. The proposed method consists of three steps: 1) cellular mass segmentation; 2) nucleus segmentation; 3)cytoplasm identification based on an active contour method. We carried out experiments on both synthetic and real cell images. The performance evaluation of the proposed method showed that it was less sensitive to the increase in the number of cells per image and the overlapping ratio against two other existing algorithms. It has also achieved a promising low processing time and, hence, it has the potential to support expert systems for cervical cell recognition.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Segmentação de núcleos de células cervicais em exame de Papanicolau.
    (2018) Oliveira, Paulo Henrique Calaes; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Moreira, Gladston Juliano Prates; Ushizima, Daniela Mayumi; Medeiros, Fátima Nelsizeuma Sombra de
    A utilização de algoritmos que possam auxiliar no diagnostico do exame de Papanicolau vem sendo estudada ao longo das ultimas décadas devido ao aumento dos casos de Câncer cervical na população e respectivos dados coletados. Uma das etapas dessa automatização do diagnóstico é a segmentação automática das imagens. Alguns dos maiores problemas quando se realiza a segmentação deste tipo de imagens são a sobreposição celular, o dobramento das células e os artefatos que se confundem aos núcleos. Então é apresentada uma nova abordagem de segmentação nuclear utilizando uma heurística associada a um algoritmo genético multi-objetivo. O processo envolve três etapas principais, que são o pré-processamento, a calibração da heurística e a segmentação dos núcleos. Experimentos realizados com bases de dados sintéticas disponibilizadas no Overlapping Cervical Cytology Image Segmentation Challenge - ISBI2014 e uma nova base de imagens reais sugerem uma melhoria na detecção dos núcleos em comparação com os resultados obtidos pelos vencedores do desafio. Desse modo, esse trabalho apresenta uma interface web colaborativa criada para a geração de uma base de dados com imagens reais e um método para segmentação de núcleos que utiliza uma heurística associada a um algoritmo evolutivo multi-objetivo.