Resumen de Algorithm for detection of overlapped red blood cells in microscopic images of blood smears

Miguel Fabián Romero Rondón, Laura Melissa Sanabria Rosas, Lola Xiomara Bautista Rozo, Alfonso Mendoza Castellanos

• español

  El hemograma es uno de los exámenes médicos más solicitados, ya que ofrece información detallada sobre las tres líneas celulares presentes en la sangre: la serie roja, la blanca y la plaquetaria. Para emitir algunos diagnósticos el especialista debe hacerlo de forma manual, observando en el microscopio las células sanguíneas, lo que implica mayor esfuerzo. Con el propósito de facilitar este trabajo, se han propuesto diferentes técnicas de procesamiento digital de imágenes para la detección y clasificación de glóbulos rojos, pero se ha encontrado un problema muy común que es la presencia de células superpuestas, lo cual genera diversos errores en los resultados. Por esta razón, se propone la implementación de un algoritmo que permita abordar el problema de superposición de glóbulos rojos en imágenes de frotis celular, con el fin de dar soporte al especialista en el proceso de lectura visual. El método fue probado con 50 imágenes, con las cuales se calcularon los índices de especificidad y sensibilidad, mostrando la efectividad del algoritmo desarrollado.

• English

  The hemogram is one of the most requested medical tests as it presents details about the three cell series in the blood: red series, white series and platelet series. To make some diagnostics, the specialist must undertake the test manually, observing the blood cells under the microscope, which implies a great physical effort. In order to facilitate this work, different digital image processing techniques to detect and classify red blood cells have been proposed. However, a common problem is the presence of overlapped cells, which generate various flaws in the analysis. Therefore, the implementation of an algorithm to address the problem of red blood cells overlapped in cellular smear images is proposed in order to support the clinician in the visual reading process. The method was tested with 50 images in which the indices of sensitivity and specificity were calculated, and the effectiveness of the algorithm developed was shown.