Aplicación de la descomposición modal empírica bidimensional para la identificación y determinación del tamaño de partículas

El análisis de la textura superficial aparece en distintas disciplinas de la ciencia y la tecnología. La textura superficial suele ser multiescala y puede separarse en diferentes rangos de frecuencias espaciales o longitudes de onda que proporcionan información sobre las características de la imagen, como la forma, la rugosidad, los componentes pseudoperiódicos y los componentes caóticos. La textura de la superficie se traduce en textura de la imagen. Las texturas en imágenes son patrones visuales complejos compuestos por entidades o subpatrones que tienen brillo, color, pendiente, tamaño, etc. característicos. En este trabajo abordamos el análisis de imágenes multimodales y su descomposición mediante la descomposición modal empírica bidimensional. Este enfoque nos permite obtener imágenes componentes de cada imagen original, cada una de ellas con un rango de frecuencias espaciales. Estos métodos de análisis se utilizan actualmente en imágenes de diversas disciplinas como la biología (análisis de tejidos biológicos), las ciencias medioambientales y de la salud (partículas dispersas en la atmósfera), las ciencias de los materiales (textura en superficies), las ciencias de la tierra (imágenes SAR). El objetivo principal es presentar un algoritmo que permita identificar, segmentar y clasificar estructuras y morfologías en cada modo de imagen. La técnica numérica propuesta se aplica a imágenes procedentes de análisis citológicos para estudiar el número de partículas presentes en núcleos de fibroma (tumor benigno) en comparación con el número en núcleos de sarcoma (tumor maligno) con el fin de investigar si existe una diferencia significativa entre ellos, suficiente para utilizar este hecho como parte de un diagnóstico.

Acceder al trabajo completo en el siguiente link: https://wseas.com/journals/amcse/2024/a32amcse-016(2024).pdf