Automatizovaná analýza obrazu tkáně - Automated tissue image analysis

Potřísněný histologický vzorek, vložený mezi sklenici mikroskopický sklíčko a krycí sklíčko namontované na stolku světelného mikroskopu.
Mikroskopický pohled na histologický vzorek člověka plíce tkáň obarvená hematoxylin a eosin.

Automatizovaná analýza obrazu tkáně je proces, který je řízen počítačem automatické zkušební zařízení se používá k vyhodnocení tkáň vzorky, pomocí výpočtů k odvození kvantitativních měření z obrazu, aby se zabránilo subjektivním chybám.

V typické aplikaci může být použita automatická analýza obrazu tkáně k měření agregační aktivity rakovinné buňky v biopsie a rakovinný nádor převzato od pacienta. v rakovina prsu pacienti, například, může být použita automatizovaná analýza tkáňového obrazu k testování vysokých hladin bílkoviny je známo, že je přítomen v agresivnějších formách rakoviny prsu.

Aplikace

Automatizovaná analýza zobrazování tkáně může významně snížit nejistotu při charakterizaci nádory ve srovnání s hodnoceními provedenými histologové,[1] nebo zlepšit míru predikce recidivy některých druhů rakoviny.[2][3] Jelikož se jedná o digitální systém vhodný pro vytváření sítí, usnadňuje také úsilí o spolupráci mezi vzdálenými místy.[4] Systémy pro automatickou analýzu vzorků tkáně také snižují náklady a šetří čas.[1]

Vysoký výkon CCD kamery slouží k pořizování digitálních obrazů. Ve spojení s pokročilými širokoúhlé mikroskopy a různé algoritmy pro restaurování obrazu, tento přístup může poskytnout lepší výsledky než konfokální techniky při srovnatelných rychlostech a nižších nákladech.[5]

Procesy

The Spojené státy Úřad pro kontrolu potravin a léčiv klasifikuje tyto systémy jako lékařské přístroje, v rámci obecné kategorie přístrojového vybavení automatické zkušební zařízení.[6]

ATIS má sedm základních procesů (příprava vzorků, získávání obrazu, analýza obrazu, hlášení výsledků, ukládání dat, síťová komunikace a diagnostika autosystému) a realizace těchto funkcí vysoce přesný hardware a dobře integrovaný, komplexní a drahý software.[7]

Příprava

Příprava vzorků je rozhodující pro hodnocení nádoru v automatizovaném systému. V první části procesu přípravy je biopsovaná tkáň nařezána na vhodnou velikost (obvykle 4 mm), fixována v pufru formalín, dehydratovaný v ethanoluxylen, vložený do parafín, tenký řez obvykle na 4 um plátky, poté namontované na alespoň dva čárový kód diapozitivy (a řízení a test). Poté se parafín odstraní z tkáně, tkáň se poté rehydratuje obarvený. Jakákoli nekonzistence v těchto postupech může případ od případu vést k nejistotám ve výsledku analýzy. Tyto potenciální a neredukovatelné nekonzistence ve výsledcích analýzy motivovaly vývoj automatizovaných systémů tkáňových obrazů.

Získávání

Digitální mikrofotografie jsou získány z obarveného vzorku na skleněném sklíčku. Snímky jsou pořízeny sadou zařízení spojená s nabíjením (CCD).[8]

Analýza

Analýza obrazu zahrnuje složité počítačové algoritmy, které identifikují a charakterizují buněčnou barvu, tvar a množství vzorku tkáně pomocí technologie rozpoznávání obrazových vzorů založené na vektorové kvantování. Vektorové reprezentace objektů v obraze, na rozdíl od bitmapových reprezentací, mají vynikající schopnost přiblížení. Jakmile je ukázkový obraz získán a je uložen v paměti počítače s náhodným přístupem jako velké pole 0 a 1, může programátor znalý buněčné architektury vyvinout deterministický algoritmy aplikován na celý paměťový prostor k detekci buněčných vzorů z dříve definovaných buněčných struktur a formací, o nichž je známo, že jsou významné.[9]

Výsledkem agregovaného algoritmu je sada měření, která je mnohem lepší než jakákoli citlivost člověka na intenzitu nebo jas a barevný odstín a zároveň zlepšuje konzistenci testu od oční bulvy k oční bulvě.[Citace je zapotřebí ]

Hlášení

Systémy mají schopnost prezentovat výsledná data v textové a grafické podobě, a to i na monitorech s vysokým rozlišením, uživateli systému. Počítačové tiskárny, jako zařízení s relativně nízkým rozlišením obrazu, se většinou používají k prezentaci finálu patologie zprávy, které by mohly zahrnovat text a grafiku.[Citace je zapotřebí ]

Úložný prostor

Ukládání získaných dat (grafické soubory digitálních snímků a textová data) zahrnuje ukládání systémových informací do a zařízení pro ukládání dat systém, který má přinejmenším pohodlné vyhledávání a možnosti správy souborů.[Citace je zapotřebí ]

Standardy lékařského zobrazovacího průmyslu zahrnují Systémy archivace a komunikace obrázků (PACS), evropského původu, což jsou řešení správy obrazů a informací v počítačových sítích, která nemocnicím a klinikám umožňují získávat, distribuovat a archivovat lékařské snímky a diagnostické zprávy v celém podniku. Dalším standardem evropského původu je systém pro archivaci a komunikaci dat a obrázků (DPACS). Ačkoli lze lékařské snímky ukládat v různých formátech, běžným formátem je digitální zobrazování a komunikace v medicíně (DICOM ).[Citace je zapotřebí ]

Viz také

Reference

  1. ^ A b O'Gorman, Lawrence; Sanderson, Arthur C .; Preston, Kendall (září 1985). "Systém pro automatickou analýzu obrazu jaterních tkání: metody a výsledky". Transakce IEEE na biomedicínském inženýrství. BME-32 (9): 696–706. doi:10.1109 / TBME.1985.325587. ISSN  0018-9294. PMID  4054933.
  2. ^ Teverovskiy, M .; Kumar, V .; Junshui Ma; Kotsianti, A .; Verbel, D .; Tabesh, A .; Ho-Yuen Pang; Vengrenyuk, Y .; Fogarasi, S .; Saidi, O. (2004). "Vylepšená predikce recidivy rakoviny prostaty na základě automatizovaného systému analýzy tkáňového obrazu". 2004 2. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: Macro to Nano (IEEE Cat No. 04EX821). 2. 257–260. CiteSeerX  10.1.1.58.9929. doi:10.1109 / ISBI.2004.1398523. ISBN  0-7803-8388-5.
  3. ^ Ali Tabesh; Michail Teverovskij; Ho-Yuen Pang; Vinay P. Kumar; David Verbel; Angeliki Kotsianti; Olivier Saidi (říjen 2007). „Multifunkční diagnostika rakoviny prostaty a grading histologických obrazů Gleason“ (PDF). Transakce IEEE na lékařském zobrazování. 26 (10): 1366–1378. doi:10.1109 / TMI.2007.898536. ISSN  0278-0062. PMID  17948727. Archivovány od originál (PDF) dne 2011-07-27. Citováno 2010-09-04.
  4. ^ Bruce Mccullough; Xiaoyou Ying; Thomas Monticello; Marc Bonnefoi (2004). „Digitální mikroskopie a nové přístupy v toxikologické patologii“. Toxikologická patologie. 32 (2): 49–58. doi:10.1080/01926230490451734. PMID  15503664.
  5. ^ Pornchai Phukpattaranont; Pleumjit Boonyaphiphat (2007). Automatická metoda počítání buněk pro mikroskopický obraz tkáně z rakoviny prsu. Sborník IFMBE. 15. 241–244. doi:10.1007/978-3-540-68017-8_63. ISBN  978-3-540-68016-1.
  6. ^ Stokes, David (25.11.2003). Testování počítačových systémů pro dodržování předpisů FDA / MHRA - David Stokes - Knihy Google. ISBN  9780849321634. Citováno 2012-07-12.
  7. ^ Chen, W .; Foran, D. J. (2006). „Analytica Chimica Acta - pokrok v technologii mikročipů rakovinové tkáně: Směrem k lepšímu porozumění a diagnostice“. Analytica Chimica Acta. 564 (1): 74–81. doi:10.1016 / j.aca.2005.11.083. PMC  2583100. PMID  17723364.
  8. ^ MacDonald, J. H .; Wells, K .; Reader, A. J .; Ott, R. J. (únor 1997). "Systém tkáňového zobrazování založený na CCD". Jaderné přístroje a metody ve fyzice Výzkum sekce A: Urychlovače, spektrometry, detektory a související zařízení. Jaderné přístroje a metody ve fyzikálním výzkumu. 392 (1–3): 220–226. Bibcode:1997 NIMPA.392..220 mil. doi:10.1016 / S0168-9002 (97) 00297-0.
  9. ^ Han, J.W .; Breckon, T.P .; Randell, D. A.; Landini, G. (2012). "Aplikace klasifikace podpůrných vektorových strojů k detekci buněčných jader pro automatizovanou mikroskopii". Strojové vidění a aplikace. Springer. 23 (1): 15–24. doi:10.1007 / s00138-010-0275-r.

externí odkazy