Colombia
La técnica de Papanicolaou conocida como citología convencional cervical es utilizada com omedio de tamizaje para identificar células normales y anormales, que permite prevenir el cáncer de cuello uterino. Sin embargo, se requiere un alto nivel de experiencia por parte del citopatólogo que realiza el tamizaje, y considerando el número de muestras que debe examinar en una jornada de trabajo, incrementando la posibilidad de equivocarse. Por tanto, se han implementado varias estrategias para automatizar este proceso tomando la imagen original y convirtiéndola a escala de grises, pero de este modo se pierde la información relacionada con el color, una característica que aporta un alto poder discriminativo de los elementos de interés (núcleo y citoplasma).En este trabajo a imágenes obtenidas en una base de datos de dominio público de célulasde citología cervical, se aplicó una etapa de preprocesamiento para corregir la iluminación y eliminar el ruido de la imagen, posteriormente se implementaron dos descriptores de color; el Descriptor del Color Dominante (DCD) y el Descriptor de la Distribución de Color (DDC) para la caracterización del contenido de las imágenes. Como resultado de este trabajo se observa que la implementación de una etapa de pre-procesamiento en el análisis de imágenes de células de citología cervical combinado con el aprovechamiento de la información relacionada con el color consigue efectivamente hacerla detección del núcleo y citoplasma, logrando desarrollar un método automático para la detección de células anormales y en consecuencia prevenir el cáncer de cuello uterino.
The technique Pap conventional cytology is used as a means of screening to identify normal and abnormal cells, which can prevent cervical cancer. However, a high level of expertise by the cytopathologist performing screening is required, and considering the number of samples to be examined in a working day, increasing the possibility of error. Therefore, several strategies have been implemented to automate this process by taking the original image and converting to grayscale, but this way the information related to the color is lost, a feature that provides a high discriminative power of the elements of interest (nucleus and cytoplasm).
In this work images obtained in a database of public domain cell cervical cytology, a step of preprocessing was applied to correct lighting and eliminate image noise, then color two descriptors were implemented; the Dominant Color Descriptor (DCD) and the Descriptor of the Distribution of Color (DDC) for characterizing the content of the images. As a result of this study the implementation of a preprocessing stage in the cell image analysis of cervical cytology combined with the use of information related to the color achieved effectively make detection nucleus and cytoplasm, able to develop a method automatic detection of abnormal cells and thus prevent cervical cancer.
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