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Titulo: Herramienta
alternativa para la clasificación de células cervicales
utilizando solo rasgos del núcleo
Títle: Alternative tool for classification
of cervical cells using only features of the nucleus
Autores:
MSc. Solangel Rodríguez
Vázquez,I
Ing. Andy Vidal Martínez BorgesII
I Universidad de las Ciencias Informáticas.
Km 2½ carretera San Antonio de los Baños, Rpto. Torrens,
La Lisa, Ciudad de la Habana, Cuba. E-mail: svazquez@uci.cu
II Empresa de tecnología
para la defensa, XETID. Km 2½ carretera San Antonio de los
Baños, Rpto. Torrens, La Lisa, Ciudad de la Habana, Cuba.
E-mail: avmartinez@xetid.cu
RESUMEN
El cáncer de cérvix
uterino representa una de las mayores amenazas de muerte por cáncer
entre las mujeres. Con el avance continuo en la medicina y la tecnología,
las muertes por esta enfermedad han disminuido significativamente.
Las investigaciones referentes a este tema han podido determinar
síntomas claves que permiten detectar a tiempo esta enfermedad
para darle un tratamiento oportuno. La citología convencional
es una de las técnicas más utilizadas, siendo ampliamente
aceptada, de bajo costo, y con mecanismos de control. Con el objetivo
de aliviar la carga de trabajo a los especialistas, algunos investigadores
han propuesto el desarrollo de herramientas de visión computacional
para detectar y clasificar las transformaciones en las células
de la región del cuello uterino. La presente investigación
tiene como objetivo proveer a los investigadores de una herramienta
de clasificación automática, aplicable a las condiciones
existentes en los centros médicos y de investigación
del país. Esta herramienta debe ser capaz de clasificar las
células del cuello del útero, basándose solamente
en las características extraídas de la región
del núcleo y sin utilizar las características del
citoplasma, de manera que se reduzca la tasa de falsos negativos
en la prueba de Papanicolaou. A partir del estudio realizado, se
obtuvo una herramienta haciendo uso de la técnica k-vecinos
más cercanos con la distancia manhattan, el cual mostró
un alto desempeño manteniendo valores de AUC superiores al
91% y llegando hasta un 97.1% con respecto a los clasificadores
SVM y RBF Network, los que también fueron analizados.
Palabras Clave:
cáncer de cérvix uterino, células del cuello
uterino, clasificación de células, kNN, núcleos
celulares, SVM, distancias.
ABSTRACT
Cervix cancer is one of the biggest
threats of cancer death among women. With continued advances in
medicine and technology, deaths from the disease have fallen significantly.
The investigations concerning this issue have determined key symptoms
to detect the disease in time to give timely treatment. Conventional
cytology is one of the most widely used techniques, being widely
accepted, inexpensive, and with control mechanisms. In order to
alleviate the workload of specialists, some researchers have proposed
the development of computer vision tools to detect and classify
the changes in the cells of the cervical region. This research aims
to provide a tool for automatic classification, applicable to medical
conditions and research centers of the country. This tool should
be able to classify the cells of the cervix, based solely on the
features extracted from the core region without using the characteristics
of the cytoplasm, so that the rate of false negative Pap test is
reduced. From the study, a tool is obtained using the k nearest-neighbors
manhattan distance technique, which showed a high performance maintaining
AUC values greater than 91% and reaching 97.1% over classifiers
SVM and RBF Network, which were also analyzed.
Key Words: cervix
cancer, cervical cells, cell classification, kNN, cell nucleus,
SVM, distances.
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