PROCESS AND SYSTEM FOR IDENTIFYING AND QUANTIFYING HELMINTHES EGGS IN SAMPLES

A process and system for identifying and quantifying helminthe eggs in samples of water, mud, biosolids and/or excreta, amongst others, by means of images that comprise filtrating the images with an anisotropic filter, locating the contours in the images and obtaining filtrated images; filtrating the filtrated images by applying a Gaussian derivative filter, which detects changes in the filtrated images, and obtaining binarized images; filtrating the binarized images by means of a Watershed filter with a filtrated distance field, segmenting the binarized images and extracting the contours in the binarized images, obtaining re-filtrated images; filtrating the re-filtrated images and eliminating objects by perimeter compactness, considering the size of the objects in the re-filtrated images and separating differences for avoiding false positives and obtaining images with identified objects; characterizing the objects identified in the images by segmenting the objects using grey profiles ; and classifying the characterized objects according to a probabilistic classifier so as to identify and quantify the type of helminthe egg. Un proceso y sistema para identificar y cuantificar huevos de helmintos en muestras de agua, lodos, biosólidos y/o excretas, entre otros, a partir de imágenes que comprende filtrar las imágenes con un filtro anisotrópico ubicando los contornos en las imágenes, obteniendo imágenes filtradas; filtrar las imágenes filtradas aplicando derivadas Gaussianas detectando cambios en las imágenes filtradas, y obteniendo imágenes binarizadas; filtrar las imágenes binarizadas por medio de un filtro Watershed con campo de distancia filtrado, segmentando las imágenes binarizadas y extrayendo los contornos en las imágenes binarizadas, obteniendo imágenes vueltas a filtrar; filtrar las imágenes vueltas a filtrar eliminando objetos por compacidad de perímetro, considerando el tamaño de objetos en las imágenes vueltas a filtrar y separando diferencias para evitar falsos positivos, obteniendo imágenes con objetos identificados; caracterizar los objetos identificados en las imágenes segmentando los objetos mediante perfiles de gris; y clasificar los objetos caracterizados según un clasificador probabilístico para identificar y cuantificar el tipo de huevo de helminto.