Um algoritmo rápido de level set para segmentação hierárquica de núcleos de células cervicais e sua massa citoplasmática

Abstract

Citologia automatizada requer algoritmos de segmentac¸a˜o multi-regia˜o, a fim de identificar e descrever estruturas e propriedades qu´ımicas de amostras de ce´lulas. Dada esta demanda, este trabalho apresenta uma abordagem de segmentac¸a˜o hiera´rquica com base em um algoritmo ra´pidodelevelsetbina´rioparaidentificaramassacitoplasma´ticaesegmentarosnu´cleosdentro destaestrutura. Ome´todopropostosegmentarecursivamenteumaregia˜oemduasnovasregio˜es, comec¸andodaimagemcompleta. Emcadapassodoprocessohiera´rquico,aplica-seumaana´lise multiescala do histograma para estimar o nu´mero de grupos em cada regia˜o atual. Assim, uma nova divisa˜o e´ efetuada apenas se dois ou mais grupos sa˜o detectados e o processo de segmentac¸a˜o termina automaticamente quando na˜o for mais poss´ıvel realizar diviso˜es. Para avaliar o desempenho da abordagem hiera´rquica proposta foram realizados experimentos em dois bancos de dados pu´blicos contento imagens com uma u´nica ce´lula cervical e imagens com va´rias ce´lulas cervicais. Para a avaliac¸a˜o quantitativa dos resultados foram utilizadas as medidas precisa˜o, revocac¸a˜o e ZSI (Zijdenbos similarity index). Estas medidas indicaram que ome´todopropostoapresentouumbomdesempenhoemimagenscomva´riosgruposecombaixo contraste. Adicionalmente, os resultados experimentais confirmaram a eficieˆncia do algoritmo detectordegruposparainicializarate´cnicadelevelset