Automated image analysis method for p-vivax malaria parasite detection in thick film blood images

Millán, Jorge; Alarcón Ramirez, Andrés; Yunda, Leonardo

doi:https://doi.org/10.18046/syt.v10i20.1151

Automated image analysis method for p-vivax malaria parasite detection in thick film blood images

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Documento.html (287 B)

Date

2012-01-01

Authors

Millán, Jorge

Alarcón Ramirez, Andrés

Yunda, Leonardo

Publisher

Universidad Icesi

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Abstract

An image analysis method for Malaria parasite detection in thick film blood images is described. The developed method uses a combination of AGNES [Absence of gradients and Nernstian equilibrium stripping] and Morphological Gradient techniques in the image segmentation stage. Wavelet-based feature extraction is followed by a neural network classification stage. Principal Component Analysis (PCA) is used to reduce the number of features and improve the performance of the neuronal network. The true positive rate for determining a specific parasite was of 77.19%, while a 76.45% was obtained in determining at least a parasite in a microscopy image.

Description

El artículo describe un método de análisis de gota gruesa para la detección del parásito de la malaria en la sangre, realizado a partir del análisis de imágenes. Para la etapa de segmentación de las imágenes el método desarrollado combina las técnicas AGNES [Absence of gradients and Nernstian equilibrium stripping] y del Gradiente Morfológico. La extracción de características se basa en la transformada de Wavelet y es seguida por una etapa de clasificación de la red neuronal. El método utiliza la técnica de Análisis de Componentes Principales (PCA) para reducir el número de funciones y mejorar el rendimiento de la red neuronal. La tasa de detección efectiva (True-Positive rate) lograda fue de 77,19% en la determinación de un parásito específico, y de 76,45% en la determinación de al menos un parásito en una imagen de microscopio