Segmentação de Imagens de Origem Histológica

Eng. M.Sc. Kamel Bensebaa

Trabalho realizado no Departamento de Engenharia Elétrica da Escola de Engenharia da UFRGS, dentro do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Minas, Metalúrgica e de Materiais - PPGEM.

Porto Alegre, 1999.

Resumo:
A precisão do diagnóstico patológico da angiogênese do tumor, usando a microscopia convencional, depende do conhecimento e experiência dos patologistas. Devido a esta dependência de aspectos subjetivos, tem sido notada a discrepância de diagnóstico entre patologistas em particular na interpretação de tumores.
Para apresentar ao patologista novas perspectivas que se apoiam em dados quantitativas, ajudando no critério diagnóstico, tornou-se necessário aplicar técnicas novas, como processamento de imagens e análise de imagens, no domínio citopatológico e histopatológico.
Conseqüentemente, o uso de computadores para análise automatizada de imagem de seções de tecido está ficando cada vez mais importante. O propósito da análise de imagem quantitativa, no contexto deste trabalho, é de capturar imagens de seções de tecidos, após uma reação imunohistoquímica, com o objetivo de determinar cores características da reação e, conseqüentemente, a presença e a distribuição do antígeno, presente nos tecidos.
Assim, este trabalho envolve a implementação de um método automático para segmentação, extração e quantificação da angiogênese de tumores malignas, em secções de tecidos histológicos. Representando a formação de novos vasos sangüíneos capilares a partir de vasos pré-existentes, a atividade angiogênica provoca uma rápida expansão da população do tumor e aumenta o risco da metástase. O sistema desenvolvido permite ao usuário acompanhar e analisar a atividade angiogênica no tumor e, determinar sua área e perímetro do tumor ou da angiogênese, em função de seu interesse.
Para extrair as dimensões da angiogênese, uma série de estágios de processamento da imagem, são executados. Uma vez que a imagem tenha sido adquirida, ela é realçada através do filtro "Background-Removal" para acentuar as informações de interesse, o operador de Canny é aplicado em seguida para detectar as variações abruptas nas imagens e finalmente, um seguidor de contorno é aplicado com o objetivo de fechar as bordas quebradas, o que permite determinar as dimensões morfométricas da angiogênese.

Abstract:
The accuracy of the pathological diagnosis of tumor angiogenesis using conventional microscopy depends on the knowledge and experience of the pathologists. Due to this dependence of subjective aspects, it has been noticed diagnosis discrepancy between pathologists in particular in tumor interpretation.
To present to the pathologist, new perspectives supported by quantitative data, helping in the criterion diagnosis, it became necessary to apply new techniques, as image analysis and image processing in the citopathological domain.
Consequently, the use of computers for analysis of automated images of tissue section is becoming more and more important and the goal of the quantitative image analysis, in the context of this work, is to capture pictures of tissue sections, after a imunohistochemistry coloration to determine characteristic colors and consequently, the presence of the antigen, present in the tissue.
Thus, this work involves the implementation of an automatic method for segmentation, extraction and angiogenesis quantification of malign tumor, in section of histological tissue. Representing the formation of new capillary blood vessels from pre-existing blood vessels, the angiogenic activity provokes a fast expansion of tumor population and increases the risk of the metastase. This system allows to user to follow and analyze the angiogenic activity in the tumor, to determine its area and perimeter, according to his/her interest.
To extract the dimensions of angiogenesis, a set of image processing steps, is executed. Once the image has been captured, it is enhanced through the Background-Removal filter to enhance the interest information, the Canny operator is applied after that to detect the abrupt variations in the image and in the end, a contour follower is applied with the objective to close the broken edges, what allows to determine the morphometric dimensions of angiogenesis.

Paper (PDF, 55KB)

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