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首页> 外文会议>International Conference on Computer Vision Theory and Applications >Automatic Identification of Mycobacterium tuberculosis in Ziehl-Neelsen Stained Sputum Smear Microscopy Images using a Two-stage Classifier
【24h】

Automatic Identification of Mycobacterium tuberculosis in Ziehl-Neelsen Stained Sputum Smear Microscopy Images using a Two-stage Classifier

机译：使用两级分类器自动鉴定Ziehl-Neelsen染色痰涂片显微镜图像的分枝杆菌

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This paper presents a method for the automatic identification of Mycobacterium tuberculosis in Ziehl-Neelsen stained sputum smear microscopy images, the most common bacilloscopy method in developing countries due to its low costs. The proposed method is divided in two stages: a projection of the original coloured image followed by the segmentation and the elimination of large and small segmented structures, and the classification of structures using neural networks and support vector machines. The segmentation of structures presents a loss of bacilli of 1.31%, while the elimination of areas increases the loss to 14.39%. The evaluation of the classification of structures is made using cross validation and a maximum sensitivity of 94.25% is obtained. The presented method has a low computational cost, allying performance and efficiency.
机译：本文提出了一种自动鉴定Ziehl-Neelsen染色痰涂料显微镜图像中结核分枝杆菌的鉴定方法，由于其低成本，发展中国家最常见的杆状疗程方法。所提出的方法分为两个阶段：原始彩色图像的投影，然后是分割和消除大小分段结构，以及使用神经网络的结构的分类和支持向量机。结构的分割率为1.31％的萎缩，而消除区域的消除将损失增加到14.39％。使用交叉验证进行结构分类的评估，获得94.25％的最大灵敏度。呈现的方法具有低计算成本，盟友性能和效率。

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