Using granulometry and watershed for breast tumor cells segmentation

Cherni, Mohamed Ali; Sayadi, Mounir; Fnaiech, Farhat

doi:10.1109/icscs.2009.5412539

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“…Figura 5.19 -Imagem de células de seio, extraída de Cherni (2009) Figura 5.20 -Células detectadas pelo Granul.…”

Section: Exemplounclassified

Um novo algoritmo de granulometria com aplicação em caracterização de nanoestruturas de silício.

Maruta¹

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, meu orientador, pelo incentivo e compreensão no desenvolvimento deste trabalho. Ao Prof. Dr. Hae Yong Kim cuja perseverança e apoio permitiram o desenvolvimento do programa Granul. A minha esposa Conceição (in memorium) e filhos Fabrício, Fábio e Priscilla pelo esforço, incentivo e compreensão nos momentos de fraqueza durante o desenvolvimento deste trabalho. Aos meus pais, Akemi e Nobuiti (in memorium), e irmãos Élcio (in memorium), Márcio, Cláudia e Celso pela possibilidade do desenvolvimento educacional e profissional ao longo de minha vida. Ao meu amigo Guillermo Angel Perez Lopez cujas discussões e reflexões permitiram a elaboração deste trabalho. Ao grupo de microeletrônica, especialmente a Danilo Roque Huanca, que com paciência, alegria e compreensão possibilitou a realização deste trabalho em conjunto. Ao Laboratório de Microscopia Eletrônica da Escola Politécnica, especialmente a Adir José Moreira, pela obtenção das imagens utilizadas no trabalho, material técnico para o conhecimento do equipamento e momentos de descontração no laboratório. Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico-CNPq-pela bolsa de estudos concedida.

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“…Figura 5.19 -Imagem de células de seio, extraída de Cherni (2009) Figura 5.20 -Células detectadas pelo Granul.…”

Section: Exemplounclassified

Um novo algoritmo de granulometria com aplicação em caracterização de nanoestruturas de silício.

Maruta¹

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“…In the field of medical imaging, this technique has been used for example in the detection of malaria parasites 4.1 Description of retina background lesions (Ruberto et al, 2000), to measure interstitial chronic damage (Colomé-Serra et al, 1992), in the estimation of trabecular thickness in grey-scale images (Moreno et al, 2012), or in the segmentation of microscopic breast cells (Cherni et al, 2009). In the particular case of fundus images, the use of granulometry as texture descriptor is not common but in Agurto et al (2012) this technique is used with the aim of detecting neovascularization, i.e.…”

Section: Local Fractal Analysismentioning

confidence: 99%

Fundus image analysis for automatic screening of ophthalmic pathologies.

Granero¹

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AcknowledgmentsEste documento es el resultado de cuatro años de esfuerzo y dedicación que han propiciado mi evolución tanto a nivel profesional como personal. El principal motivo de dicho desarrollo han sido todas esas personas que han formado parte de este camino o que de alguna forma se han cruzado en el mismo. A todos ellos quiero dedicarles unas palabras de agradecimiento.En primer lugar, quiero agradecer a Valery, ella es la responsable de que yo esté ahora mismo escribiendo estas líneas. Me brindó la oportunidad de mi vida hace ya más de cinco años y me ha ido formando tanto en la vertiente investigadora como docente de la misma forma que una madre educa e inculca los valores esenciales a su hijo. Gracias por todo Valery, juntos cerramos una etapa clave en mi formación y juntos abrimos una nueva cargada de ilusión. Espero poder estar siempre a tu lado.También quiero agradecer todo el apoyo, energía y momentos divertidos que me han brindado mis compañeros de laboratorio. Gracias Sandra por todo lo que me has enseñado desde el primer momento en el que llegué hasta el día de hoy, no sé qué haría yo sin ti en esa sala. Gracias Fer, Félix, Andrés, Reinier, Ángel, Gabri, Fran P., Rober, Jorge y Adri por todos los consejos aportados y por amenizar como sólo vosotros sabéis mi día a día. También quiero recordar y agradecer a los que decidieron emprender otro rumbo: Javi, Conchi, Pablo, Eliseo, Fran M. y Miguel.De igual forma quiero mostrar mi gratitud hacia varias personas que han colaborado de una u otra forma en este trabajo. A Jesús Angulo, Débora Gil y Ramón Baldrich por su supervisión del trabajo desarrollado en las estancias llevadas a cabo durante esta etapa. A Kjersti Engan por aportar sus conocimientos sobre Dictionary Learning & Sparse Representation que han culminado en diversas publicaciones. A Rafael Molina por permitirme adentrarme en el fascinante mundo de los Procesos Gaussianos y sus múltiples aplicaciones.Gracias a mi madre Jacqueline, mi hermano Fran, mis abuelos Mª Carmen y Paco, mi padre Luis y Eva que siempre me han brindado su apoyo incondicional. Como bien sabéis sois fundamentales para mí, por ello ésta tesis también va dedicada a vosotros. No me puedo olvidar de Rosa que ocupa una parte grande de mi corazón. Os quiero.A Duke y Tom por todas esas horas de compañía desinteresada que me han ofrecido durante sus vidas y en especial en la época de redacción de este manuscrito.Por último, quiero dedicar especialmente este trabajo al motor de mi vida, a la persona que tiene que lidiar conmigo en los momentos más difíciles, a la persona que siempre me acaba sacando una sonrisa, a la persona que me enseña día tras día lo que es amor, fuerza, lucha, perseverancia e infinidad de cualidades que la definen. Gracias por todo cariño, sin tu apoyo estoy seguro de que esto no hubiera sido posible. Durante estos 10 años hemos abierto y cerrado muchas etapas juntos pero lo más ilusionante son todas aquellas que nos quedan por vivir. vi AbstractIn last years, the number of blindness cases has been significan...

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Segmentation of immunohistochemical image of lung neuroendocrine tumor based on double layer watershed

Cao

Wang

et al. 2018

Multimed Tools Appl

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Using granulometry and watershed for breast tumor cells segmentation

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Um novo algoritmo de granulometria com aplicação em caracterização de nanoestruturas de silício.

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Fundus image analysis for automatic screening of ophthalmic pathologies.

Segmentation of immunohistochemical image of lung neuroendocrine tumor based on double layer watershed

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