Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
III Simposio de Computacion Grafica y Procesamiento de Imagenes
Deteccion de parasitos helmintos en
imagenes microscopicas
Gabriel E. HumpireAlexander V. Rodriguez
Sociedad de Estudiantes de Ciencias de la Computacion
Universidad Nacional de San Agustin
29 de Diciembre 2009
December 28, 2009
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 1/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Contenido
1 Introduccion
2 Estado del arte
3 Propuesta
4 Resultados
5 Conclusiones y trabajos futuros
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 2/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Contenido
1 Introduccion
2 Estado del arte
3 Propuesta
4 Resultados
5 Conclusiones y trabajos futuros
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 3/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Introduccion
Parasitologıa
En Biologıa o parasitologıa, la morfologıa es ladisciplina encargada del estudio de la forma y estructurade un organismo o sistema.
Existen diferentes Subdisciplinas, una de ellas lamorfologıa descriptiva que se encarga de la descripcion ycomparacion de las formas organicas.
El personal especializado de apoyo en parasitologıa sebasa principalmente en la morfologıa descriptiva
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 4/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Introduccion
Parasitologıa
En Biologıa o parasitologıa, la morfologıa es ladisciplina encargada del estudio de la forma y estructurade un organismo o sistema.
Existen diferentes Subdisciplinas, una de ellas lamorfologıa descriptiva que se encarga de la descripcion ycomparacion de las formas organicas.
El personal especializado de apoyo en parasitologıa sebasa principalmente en la morfologıa descriptiva
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 4/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Introduccion
Parasitologıa
En Biologıa o parasitologıa, la morfologıa es ladisciplina encargada del estudio de la forma y estructurade un organismo o sistema.
Existen diferentes Subdisciplinas, una de ellas lamorfologıa descriptiva que se encarga de la descripcion ycomparacion de las formas organicas.
El personal especializado de apoyo en parasitologıa sebasa principalmente en la morfologıa descriptiva
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 4/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Contenido
1 Introduccion
2 Estado del arte
3 Propuesta
4 Resultados
5 Conclusiones y trabajos futuros
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 5/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Estado del arte
Yoon Seok Yang propone dos etapas para realizar eldiagnostico de parasitos: El procesamiento digital de laimagen Clasificacion usando dos redes neuronales
Cesar Beltran en su tesis sobre parasitos de gallinas delgenero Eimeria, muestra una extraccion de caracterısticasgeometricas y de curvatura, selecciona las caracterısticasprincipales de forma estadıstica para luego usar dosclasificadores: uno bayesiano y otro estadısticoobteniendo resultados del 80% y 85% respectivamente.
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 6/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Estado del arte
Yoon Seok Yang propone dos etapas para realizar eldiagnostico de parasitos: El procesamiento digital de laimagen Clasificacion usando dos redes neuronales
Cesar Beltran en su tesis sobre parasitos de gallinas delgenero Eimeria, muestra una extraccion de caracterısticasgeometricas y de curvatura, selecciona las caracterısticasprincipales de forma estadıstica para luego usar dosclasificadores: uno bayesiano y otro estadısticoobteniendo resultados del 80% y 85% respectivamente.
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 6/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Contenido
1 Introduccion
2 Estado del arte
3 Propuesta
4 Resultados
5 Conclusiones y trabajos futuros
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 7/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Contenido
3 PropuestaDiagrama de contextoSegmentacionExtraccion de caracterısticas
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 8/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Diagrama de contexto
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 9/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Contenido
3 PropuestaDiagrama de contextoSegmentacionExtraccion de caracterısticas
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 10/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Contornos activos - Snakes
La segmentacion sobre la imagen de consulta se realizaaplicando el algoritmo de contornos activos Snakes[M. Kass,A. Witkin] para obtencion de contornos del candidato.
Figure: Contornos activos
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 11/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Contenido
3 PropuestaDiagrama de contextoSegmentacionExtraccion de caracterısticas
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 12/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Caracterısticas geometricas
Se recibe como entrada a los contornos de la etapa anteriorpara obtener los componentes principales, usando loseigenvectores hallados con Principal Component Analysis(PCA) para obtener las orientaciones del contorno.
Figure: Obtencion de componentes principales con PCA aplicadoal contorno del candidato.
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 13/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Caracterısticas geometricas
(a) (b)
(c) (d)
Figure: Caracterısticas geometricas: a) diametro maximo , b)diametro mınimo, c) excentricidad y d) area
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 14/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Caracterısticas de textura GLCM
Incorpora informacion espacial de los niveles de intensidad delos valores de la imagen en escala de grises.Gray LevelCo-ocurrence Matrix(GLCM) obtiene las siguientescaracterısticas:
Correlacion
Energıa
Contraste
Homogeneidad
Figure: Matriz de co-ocurrencia.
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 15/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Caracterısticas de curvatura
La curvatura necesita de laprimera y segunda derivadade las senales eje X y Y delcontorno del candidatousando la siguiente formula:
k(t) = x(t)y(t)−x(t)y(t)
(x(t)2+y(t)2)3/2
Caracterısticas tomadas:
Media de Curvatura
Desviacion Estandar deCurvatura.
(a) (b)
(c) (d)
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 16/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Contenido
1 Introduccion
2 Estado del arte
3 Propuesta
4 Resultados
5 Conclusiones y trabajos futuros
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 17/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Base de datos
La base de datos usada fue SADPI-8 disponible en la web en elsiguiente enlace http://www.pibapunsa.com . Se tomaron unconjunto de 5 especies:
(e) (f)
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 18/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Resultados
Se utilizo la red neuronal MultiLayer Perceptron(MLP) para laclasificacion con 10 neuronas en la capa de entrada, 2 capasocultas con 7 neuronas cada una y una neurona de salida. Elconjunto de entrenamiento fue del 80% y el conjunto de testeofue del 20% obteniendo los siguientes resultados:
Helmintos Muestras Segmentadas Detectadas FalladasAscaris 100 96 93 3
Trichuris 128 100 82 18Dyphillobothrium 104 92 91 1
pacificumTaenia solium 136 93 88 5
Fasciola hepatica 77 61 57 4Suma 545 442 411 31
Precision 81.10% 92.98% 75.4%
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 19/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Contenido
1 Introduccion
2 Estado del arte
3 Propuesta
4 Resultados
5 Conclusiones y trabajos futuros
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 20/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Conclusiones
Conclusiones
La etapa de segmentacion aun esta en etapa de prueba,por lo que se tiene un porcentaje bajo en esta etapa.
Las caracterısticas extraidas dan un porcentaje de 93% enla clasificacion.
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 21/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Conclusiones
Conclusiones
La etapa de segmentacion aun esta en etapa de prueba,por lo que se tiene un porcentaje bajo en esta etapa.
Las caracterısticas extraidas dan un porcentaje de 93% enla clasificacion.
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 21/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Trabajos futuros
Para poder hacer una mejor segmentacion y lograrmejores resultados en la clasificacion es necesario emplearuna nueva tecnica inicial que proponemos sea hıbridaSnakes sobre Salient Region.
Otro trabajo futuro es lograr hacer la clasificacion de las7 especies por separado usando un clasificador masrobusto o empleando la MLP de manera directa a lasespecies. Se propone usar como una alternativa a la MLPun SVM multiclase.
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 22/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Trabajos futuros
Para poder hacer una mejor segmentacion y lograrmejores resultados en la clasificacion es necesario emplearuna nueva tecnica inicial que proponemos sea hıbridaSnakes sobre Salient Region.
Otro trabajo futuro es lograr hacer la clasificacion de las7 especies por separado usando un clasificador masrobusto o empleando la MLP de manera directa a lasespecies. Se propone usar como una alternativa a la MLPun SVM multiclase.
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 22/23
Introduccion Estado del arte Propuesta Resultados Conclusiones y trabajos futuros
Agradecimientos
Los autores agradecen el apoyo constante de Cesar Beltran,Raquel Patino, Juan Carlos Gutierrez y Juan Chuctaya
Gracias
Gabriel E. Humpire Alexander V. Rodriguez — Deteccion de parasitos helmintos en imagenes microscopicas 23/23