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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitesibgrapi.sid.inpe.br
Código do Detentoribi 8JMKD3MGPEW34M/46T9EHH
Identificador8JMKD3MGPEW34M/43AH6HP
Repositóriosid.inpe.br/sibgrapi/2020/09.24.19.20
Última Atualização2020:09.24.19.20.59 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/sibgrapi/2020/09.24.19.20.59
Última Atualização dos Metadados2022:06.14.00.00.05 (UTC) administrator
DOI10.1109/SIBGRAPI51738.2020.00029
Chave de CitaçãoPaz-SotoHeroFernDíaz:2020:AuClEr
TítuloAutomatic Classification of Erythrocytes Using Artificial Neural Networks and Integral Geometry-Based Functions
FormatoOn-line
Ano2020
Data de Acesso17 maio 2024
Número de Arquivos1
Tamanho609 KiB
2. Contextualização
Autor1 Paz-Soto, Yaima
2 Herold-Garcia, Silena
3 Fernandes, Leandro A. F.
4 Díaz-Matos, Saul
Afiliação1 Universidad de Guántanamo
2 Universidad de Oriente
3 Universidade Federal Fluminense
4 Universidad de Oriente
EditorMusse, Soraia Raupp
Cesar Junior, Roberto Marcondes
Pelechano, Nuria
Wang, Zhangyang (Atlas)
Endereço de e-Maillaffernandes@ic.uff.br
Nome do EventoConference on Graphics, Patterns and Images, 33 (SIBGRAPI)
Localização do EventoPorto de Galinhas (virtual)
Data7-10 Nov. 2020
Editora (Publisher)IEEE Computer Society
Cidade da EditoraLos Alamitos
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioFull Paper
Histórico (UTC)2020-09-24 19:20:59 :: laffernandes@ic.uff.br -> administrator ::
2022-06-14 00:00:05 :: administrator -> laffernandes@ic.uff.br :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo de Versãofinaldraft
Palavras-Chavesickle cell disease
integral geometry
artificial neural networks
shape descriptor
classification
ResumoThe red blood cell deformation caused by disorders like sickle cell disease can be assessed by observing blood samples under a microscope. This manual process is cumbersome and prone to errors but can be supported by automated techniques that allow red blood cells to be classified according to the shape they present. There are proposals in the literature that use functions based on integral geometry to obtain a description of the cells' contour before performing classification, reaching 96.16% accuracy with the use of the k-Nearest Neighbor (KNN) classifier. In those approaches, the classification-confusion cases persist mainly in the classes of most significant interest, which are those related to the detection of deformed cells. In this work, we use artificial neural networks-based classifiers, trained with the characteristics obtained from integral geometry-based functions, to classify erythrocytes into normal, sickle, and other deformations classes. Our proposal achieves accuracy of 98.40%. This result is superior to those of previous studies concerning the classes of greatest interest. Also, our approach is computationally more efficient than previous works, making it suitable for supporting medical follow-up diagnosis of sickle cell disease.
Arranjo 1urlib.net > SDLA > Fonds > SIBGRAPI 2020 > Automatic Classification of...
Arranjo 2urlib.net > SDLA > Fonds > Full Index > Automatic Classification of...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 24/09/2020 16:20 1.2 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPEW34M/43AH6HP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPEW34M/43AH6HP
Idiomaen
Arquivo AlvoPaper 43.pdf
Grupo de Usuárioslaffernandes@ic.uff.br
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPEW34M/43G4L9S
8JMKD3MGPEW34M/4742MCS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/sibgrapi/2020/10.28.20.46 6
sid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24 2
sid.inpe.br/sibgrapi/2022/06.10.21.49 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination edition electronicmailaddress group isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)laffernandes@ic.uff.br
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