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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 259905 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 259905

Título del libro: 2013 The International Conference On Technological Advances In Electrical, Electronics And Computer Engineering, Taeece 2013
Título del capítulo: Automatic liver tissue segmentation in microscopic images using fusion color space and multiscale morphological reconstruction

Autores UNAM:
MARCO ELIAS GUDIÑO ZAYAS;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2013

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Palabras clave:

Amoebic liver abscess; Color characteristics; Liver cells; Liver tissue; Microscopic image; Morphological filters; Morphological reconstruction; Segmentation algorithms; Cells; Color; Cytology; Electrical engineering; Tissue; Tissue engineering; Image segmentation

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Resumen:

In this paper we propose a new method for the segmentation of digital two-dimensional color liver tissue images acquired by an optical microscope from histological segments of the liver of hamster. The sections are acquired by cutting real livers of amoebic liver abscess. This work is part of a medical research project on studying the process of amoebiasis, which harms the human liver, being an important and dangerous disease. The new method is based on a fusion of various results of application of color histogram and multiscale morphological filter, which uses size and color characteristics. As a result, the images are segmented in four classes: the liver cell nuclei, the cytoplasm, stained cells, and the background. For the evaluation and for testing the reliability of the proposed segmentation algorithm, we use a set of real 2D color images of a hamster's liver provided through routine experimentation by the Experimental Pathology Unit at the National Autonomous University of Mexico. © 2013 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781467356121
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/TAEECE.2013.6557201