УДК: 004.932.2

Метод эритрометрии на основе модифицированного преобразования Хафа

Жданов И.Н., Потапов А.С., Щербаков О.В.

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Жданов И.Н., Потапов А.С., Щербаков О.В. Метод эритрометрии на основе модифицированного преобразования Хафа // Оптический журнал. 2013. Т. 80. № 3. С. 97–100.

Zhdanov I.N., Potapov A.S., Shcherbakov O.V. Erythrometry method based on a modified Hough transform [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2013. V. 80. № 3. P. 97–100.

Ссылка на англоязычную версию:

I. N. Zhdanov, A. S. Potapov, and O. V. Shcherbakov, "Erythrometry method based on a modified Hough transform," Journal of Optical Technology. 80(3), 201-203 (2013). https://doi.org/10.1364/JOT.80.000201

Аннотация:

Рассмотрено решение задачи автоматической эритрометрии с использованием модифицированного преобразования Хафа на основе ранее разработанного метода выделения и подсчета эритроцитов. Предложенный метод позволяет строить кривую Прайса–Джонса по изображениям мазков крови.

Ключевые слова:

эритрометрия, преобразование Хафа, эритроциты, кривая Прайса–Джонса

Благодарность:

Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации.

Коды OCIS: 170.1530, 100.3008

Список источников:

1. Maitra M., Gupta R.K., Mukherjee M. Detection and counting of red blood cells in blood cell images using Hough transform // International journal of computer applications. 2012. V. 53. № 16. P. 18–22.
2. Veluchamy M., Perumal K., Ponuchamy T. Feature extraction and classification of blood cells using artificial neural network // American journal of applied sciences. 2012. V. 9. №. 5. P. 615–619.
3. Poomcokrak J., Neatpisarnvanit C. Red blood cells extraction and counting // The 3rd International Symposium on Biomedical Engineering. 2008. P. 199–203.
4. Kimbahune V.V., Ukepp N.J. Blood cell image segmentation and counting // International journal of engeneering science and technology. 2011. V. 3. № 3. P. 2448–2453.
5. Nasution A.M.T., Suryaningtyas E.K. Automated morphological processing for counting the number of red blood cell // Proc. 2008 International Joint Conference in Engineering. August 4–5. Jakarta. Indonesia. 2008.
6. Hamouda A., Khedr A.Y., Ramadan R.A. Automated red blood cell counting // International journal of computing science. 2012. V. 1. № 2. P. 13–16.
7. Nguyen T.M., Ahuja S., Wu Q.M.J. A real-time ellipse detection based on edge grouping // IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. 2009. P. 3280–3286.
8. Nguyen T.P., Kerautret B. Ellipse detection through decomposition of circular arcs and line segments // International Conference on Image Analysis and Processing, Lecture Notes in Computer Science. 2011. V. 6978. P. 554–564.

9. Liu Z., Qiao H., Xu L. Multisets mixture learning-based ellipse detection // Pattern recognition. 2006. V. 39. P. 731–735.
10. Basca C.A., Talos M., Brad R. Randomized Hough transform for ellipse detection with result clustering // The International Conference on Computer as a Tool, EUROCON. 2005. V. 2. P. 1397–1400.
11. Chang C. Detecting ellipses via bounding boxes // Asian journal of health and information sciences. 2006. V. 1. № 1. P. 73–84.
12. Дырнаев А.В., Потапов А.С. Комбинированный метод подсчета эритроцитов на изображениях мазков крови // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. Т. 77. № 1. С. 19–23.