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White blood cell segmentation for fresh blood smear images

机译：白细胞分割可获取新鲜血液涂片图像

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White blood cell diagnosis is usually performed by doctors manually through visual examination of blood smears under microscope. It is a time consuming, tedious, and susceptible to error, so an automatic process using computerized system is preferable. In this automatic process, segmentation and classification of white blood cell are the most important stages. An automatic segmentation technique for microscopic white blood cell images focusing on images from fresh blood smears is proposed in this paper. The segmentation is conducted using a proposed method that consists of an integration of several digital image processing algorithms. Sixty microscopic blood images were tested, and the proposed method obtained 92% accuracy for cytoplasm segmentation and 89% accuracy for nucleus segmentation.
机译：白细胞诊断通常由医生通过在显微镜下目视检查血涂片来手动执行。这是费时，繁琐并且容易出错的，因此优选使用计算机系统的自动处理。在这个自动过程中，白细胞的分割和分类是最重要的阶段。提出了一种针对显微白细胞图像的自动分割技术，重点是新鲜血涂片的图像。使用建议的方法进行分割，该方法包括多个数字图像处理算法的集成。测试了60幅显微血液图像，所提出的方法对细胞质分割的准确度为92％，对细胞核分割的准确度为89％。

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