L'AI ed l'Algoritmo di Segmentazione Watershed per i Globuli Rossi del Sangue

L'analisi e il conteggio delle cellule del sangue sono fondamentali in ambito diagnostico, tradizionalmente eseguiti tramite osservazione microscopica manuale. Un precedente lavoro del 2017 aveva esplorato un metodo pionieristico di segmentazione basato sulla sogliatura e sulla Trasformata Watershed tramite ImageJ per l'analisi automatica, riconoscendo tuttavia la necessità di ulteriori sviluppi per affrontare la complessità morfologica dei globuli rossi umani, in particolare la loro pallor centrale e le sovrapposizioni. Il presente studio si propone di esplorare il ruolo di un'Intelligenza Conversazionale, Gemini AI, nello sviluppo e nella calibrazione di un algoritmo di segmentazione per globuli rossi, riprendendo l'approccio Watershed. L'algoritmo, implementato in Python con la libreria OpenCV, è stato sottoposto a un processo iterativo di calibrazione dei parametri morfologici e della soglia di distanza, affrontando le sfide poste dalle diverse morfologie cellulari (globuli ellittici di pollo e biconcavi umani) e dalle sovrapposizioni. I risultati dimostrano l'efficacia del metodo per la segmentazione e il conteggio, e in particolare la sua avanzata capacità di identificare con successo strutture interne come i parassiti del Plasmodio attraverso l'applicazione di tecniche di soglia adattiva, evidenziando il potenziale dell'AI nel supportare e affinare l'analisi delle immagini. Il lavoro si conclude suggerendo che, per affrontare casi di fusione complessa e ottenere maggiore robustezza, sarebbe opportuno orientarsi verso tecniche più avanzate basate sull'apprendimento automatico da database.