Sistema y método para detectar mala calidad en reconstrucciones en 3D.

Un sistema para detectar imágenes de mala calidad en un sistema de tomografía óptica,

que comprende:

un medio de adquisición (25) para adquirir un conjunto de imágenes de pseudo-proyección (22) de un objeto (15) que comprende una célula biológica y que tiene un centro de masas, donde cada una del conjunto imágenes de pseudo-proyección (22) es adquirida en un ángulo de visión diferente;

un medio de reconstrucción (35), acoplado para recibir las imágenes de pseudo-proyección (22), para reconstrucción de las imágenes de pseudo-proyección (22) en imágenes de reconstrucción en 3D; y

un medio de calidad (36) para clasificación de las imágenes de reconstrucción en 3D usando características seleccionadas que caracterizan reconstrucciones de mala calidad;

en donde las características seleccionadas incluyen características de imagen de diferencia que se forman creando una imagen de diferencia entre una imagen de enfoque fijo y una imagen de corte de reconstrucción; y

en donde las características de imagen de diferencia se calculan para aquellos vóxeles que están asociados a la célula (100) incluyendo una diferencia promedio para la parte de las imágenes que contiene la célula (100).

Sistema y método para detectar mala calidad en reconstrucciones en 3D Campo de )a invención

La presente invención se refiere, en general, al análisis de datos de imaginología médica y, más particularmente, a detectar mala calidad en reconstrucciones tridimensionales (3D) en un generador de imágenes de células biológicas.

Antecedentes de ia invención

Las reconstrucciones tomográficas en 3D requieren imágenes de proyección como entrada. Una imagen de proyección asume que un objeto de interés es translúcido a una fuente de exposición tal como una fuente de luz transmitida a través del objeto de interés. La imagen de proyección, entonces, comprende una integración de la absorción por el objeto a lo largo de un rayo desde la fuente hasta el plano de proyección. La luz en el espectro visible se usa como una fuente de exposición en tomografía de proyección óptica.

En el caso de producir proyecciones a partir de células biológicas, las células se tiñen normalmente con hematoxilina, un colorante absorbente que se fija a las proteínas que se encuentran en los cromosomas de la célula. Los núcleos de las células tienen aproximadamente 15 micrómetros de diámetro, y para promover reconstrucciones de características subcelulares es necesario mantener una resolución submicrométrica. Para resolución submicrométrica, la longitud de onda de la fuente de iluminación está en el mismo intervalo espacial que los objetos biológicos de interés. Esto puede dar como resultado efectos de refracción indeseables. Como resultado, no puede formarse una imagen de proyección convencional. Para evitar estos efectos indeseables, tal como se ha indicado anteriormente, la abertura de la cámara se mantiene abierta mientras el plano de enfoque es barrido a través de la célula. Este enfoque de imaginología da como resultado un muestreo igual de todo el volumen celular, dando como resultado una imagen de pseudo-proyección. Un buen ejemplo de un sistema de tomografía óptica se ha publicado como publicación de solicitud de patente de Estados Unidos 2004-0076319, el 22 de abril de 2004, correspondiente a la solicitud de patente estadounidense pendiente de tramitación No. 10/716.744, presentada el 18 de noviembre de 2003, de Fauver, et al, y titulada "Method and Apparatus of Shadowgram Formation for Optical Tomography".

Un sistema de tomografía óptica puede emplear ventajosamente puntuaciones para clasificar objetos de interés, por ejemplo, para detectar cáncer de pulmón en su fase preinvasiva y tratable. Para hacer esto con precisión y fiabilidad, las puntuaciones de clasificación deben basarse en imágenes de reconstrucción en 3D de buena calidad de los objetos que están siendo clasificados. Un ejemplo de un sistema de tomografía óptica está siendo construido por VisionGate, Inc. De Gig Harbor Washington, cesionario de esta solicitud, con la marca registrada "Cell-Cf"". En un aspecto, el sistema de tomografía óptica Cell-CT'" emplea puntuaciones, diseñadas para proporcionar una indicación de cáncer de pulmón en su fase preinvasiva y tratable.

Aunque se entiende generalmente que las reconstrucciones en 3D de mala calidad pueden afectar de forma adversa a los resultados de clasificación en sistemas de tomografía óptica, hasta ahora se ha carecido de un sistema automatizado para detectar dichas reconstrucciones en 3D de mala calidad. El sistema y método desvelados en el presente documento proporcionan, por primera vez, una solución para detección de reconstrucciones en 3D de mala calidad, útil para un sistema de tomografía óptica, por ejemplo.

El documento US 2006/0023219 A1 desvela un sistema de tomografía óptica de una imagen de sombras (shadowgram) para obtener imágenes de objeto de interés. El sistema de tomografía óptica de una imagen de sombras (shadowgram) incluye una fuente de luz de rayos paralelos para ¡luminar el objeto de interés con una pluralidad de haces de radiación paralelos, un tubo que contiene un objeto, donde el objeto de interés está contenido dentro del tubo que contiene un objeto de modo que sea iluminado por la pluralidad de haces de radiación paralelos para producir radiación emergente desde el tubo que contiene un objeto, un conjunto de detectores ubicados para recibir la radiación emergente, y un sistema y método para rastrear una imagen del objeto de interés. Las reconstrucciones tridimensionales se producen mediante procesamiento de imágenes de una pluralidad de imágenes de proyección bidimensionales. También se describe una medida para evaluar la gravedad global de error de enfoque.

Sumario

La invención proporciona un sistema y método para detectar imágenes de mala calidad en un sistema de tomografía óptica de acuerdo con las reivindicaciones 1,8 y 9.

En el presente documento se describe más generalmente un sistema y método para detectar imágenes de mala calidad en un sistema de tomografía óptica. El sistema incluye un medio de adquisición para adquirir un conjunto de imágenes de proyección de un objeto que tiene un centro de masas, donde cada una del conjunto de imágenes de proyección es adquirida en un ángulo de visión diferente. Un medio de reconstrucción está acoplado para recibir las imágenes de proyección, para reconstrucción de las imágenes de proyección en imágenes de reconstrucción en 3D.

Un medio de calidad para clasificación de las imágenes de reconstrucción en 3D usa características seleccionadas que caracterizan reconstrucciones de mala calidad.

Breve descripción de ios dibujos

Aunque las características novedosas de la invención se describen con particularidad en las reivindicaciones adjuntas, la invención, tanto en cuanto a organización como a contenido, se entenderá y se apreciará mejor, junto con otros objetos y características de la misma, a partir de la siguiente descripción detallada tomada junto con los dibujos, en los que:

La figura 1 muestra una vista muy esquemática de un sistema de tomografía de proyección óptica que incluye un clasificador de puntuación de calidad.

La figura 2A y la figura 2B muestran cortes de reconstrucciones donde pseudo-proyecciones están en buen enfoque y mal enfoque respectivamente.

La figura 3A y la figura 3B muestran cortes de reconstrucciones donde pseudo-proyecciones están en buen alineamiento y mal alineamiento respectivamente.

La figura 4 muestra un corte de una célula reconstruida donde se muestran el límite de la célula y el límite de segmentación correspondiente.

La figura 5A y la figura 5B muestran cortes de reconstrucciones donde pseudo-proyecciones están en buen alineamiento y mal alineamiento respectivamente.

La figura 6A y la figura 6B muestran un corte de plano focal fijo y un corte de reconstrucción para una reconstrucción de buena calidad.

La figura 7A y la figura 7B muestran un corte de plano focal fijo y un corte de reconstrucción para una reconstrucción de mala calidad.

La figura 8A muestra una comparación de tendencia del centro de masas con un ajuste de curva usando una función coseno para una reconstrucción de buena calidad.

La figura 8B muestra una comparación de tendencia del centro de masas con un ajuste de curva usando una función coseno para una reconstrucción de mala calidad.

La figura 9 muestra una curva ROC clasificadora de calidad donde la sensibilidad mide la exactitud de detección para malas reconstrucciones.

Descripción de ¡a realización preferida

La siguiente divulgación describe varias realizaciones y sistemas para generar imágenes de un objeto de interés. Varias características de métodos y sistemas de acuerdo con realizaciones ilustrativas de la invención se exponen y se describen en las figuras. Se apreciará que métodos y sistemas de acuerdo con otras realizaciones ilustrativas de la Invención pueden Incluir procedimientos o características adicionales diferentes de las mostradas en las figuras.

En el presente documento se describen realizaciones Ilustrativas con respecto a células biológicas. Sin embargo, se entenderá que estos ejemplos son para los fines de ¡lustrar los principios de la invención, y que la invención no está limitada de este modo. Adicionalmente, métodos y sistemas de acuerdo con varias realizaciones ilustrativas de la Invención pueden no Incluir todas las características mostradas en estas figuras. En todas las figuras, números de referencia similares se refieren a componentes o procedimientos similares o idénticos.

A no ser que el contexto requiera otra cosa, durante toda la memoria descriptiva y las reivindicaciones que siguen, la palabra "comprenden" y variaciones de la misma, tales como, "comprende" y "que comprende" deben interpretarse... [Seguir leyendo]

1. Un sistema para detectar imágenes de mala calidad en un sistema de tomografía óptica, que comprende:

un medio de adquisición (25) para adquirir un conjunto de imágenes de pseudo-proyección (22) de un objeto (15) que comprende una célula biológica y que tiene un centro de masas, donde cada una del conjunto imágenes de pseudo-proyección (22) es adquirida en un ángulo de visión diferente;

un medio de reconstrucción (35), acoplado para recibir las imágenes de pseudo-proyección (22), para reconstrucción de las imágenes de pseudo-proyección (22) en imágenes de reconstrucción en 3D; y un medio de calidad (36) para clasificación de las imágenes de reconstrucción en 3D usando características seleccionadas que caracterizan reconstrucciones de mala calidad;

en donde las características seleccionadas incluyen características de imagen de diferencia que se forman creando una imagen de diferencia entre una imagen de enfoque fijo y una imagen de corte de reconstrucción; y en donde las características de imagen de diferencia se calculan para aquellos vóxeles que están asociados a la célula (100) incluyendo una diferencia promedio para la parte de las imágenes que contiene la célula (100).

2. El sistema de la reivindicación 1 o el método de la reivindicación 8, en donde las características seleccionadas describen aparición de rayas (102) en las imágenes de reconstrucción en 3D.

3. El sistema o el método de la reivindicación 2, en donde el conjunto de imágenes de pseudo-proyección (22) presentan una tendencia de centro de masas (806) para el objeto (15) y las características seleccionadas incluyen además características de comparación calculadas a partir de una comparación de la tendencia de centro de masas (806) con una curva de ajuste de coseno (808).

4. El sistema de la reivindicación 1 o el método de la reivindicación 8, en donde el conjunto de imágenes de pseudo- proyección (22) presentan una tendencia de centro de masas (806) para el objeto (15) y las características seleccionadas se calculan a partir de una comparación de la tendencia de centro de masas (806) con una función coseno que ajusta la tendencia (806) en el centro de masas.

5. El sistema o el método de la reivindicación 4, en el que el cálculo de las características seleccionadas incluye medir un error entre la función coseno y la tendencia de centro de masas (806).

6. El sistema o el método de la reivindicación 5, en donde las características seleccionadas incluyen la desviación máxima absoluta y normalizada en radio, y la raíz del error cuadrático medio (RMSE) entre la función coseno y la tendencia de centro de masas (806).

7. El sistema de la reivindicación 1 o el método de la reivindicación 8, en donde las características seleccionadas se seleccionan entre el grupo constituido por estadísticas de histograma, características de textura y características de

frecuencia espacial.

8. Un método para detectar imágenes de mala calidad en un sistema de tomografía óptica que comprende:

hacer funcionar al sistema de tomografía óptica para adquirir un conjunto de imágenes de pseudo-proyección (22) de un objeto (15) que comprende una célula biológica y que tiene un centro de masas, donde cada una del conjunto de imágenes de pseudo-proyección (22) es adquirida en un ángulo de visión diferente; transmitir el conjunto de imágenes de pseudo-proyección (22) a un procesador para reconstruir las imágenes de pseudo-proyección (22) en imágenes de reconstrucción en 3D; y

hacer funcionar al procesador para clasificar las imágenes de reconstrucción en 3D usando características seleccionadas que caracterizan reconstrucciones de mala calidad;

en donde las características seleccionadas incluyen características de imagen de diferencia que se forman creando una imagen de diferencia entre una imagen de enfoque fijo y una imagen de corte de reconstrucción; y en donde las características de imagen de diferencia se calculan para aquellos vóxeles que están asociados a la célula (100) Incluyendo una diferencia promedio para la parte de las imágenes que contiene la célula (100).

9. Un sistema para detectar imágenes de mala calidad en un sistema de tomografía óptica donde un conjunto de células se suspenden en un gel de índice de refracción concordante (12) contenido en un tubo capilar giratorio (18), donde se aplica presión al gel (12) para mover las células en la trayectoria óptica de un microscopio que incluye una lente de objetivo (5) que realiza un barrido a través del tubo capilar (18) mientras que una fuente de iluminación funciona para ¡luminar células que pasan a través del campo de visión de la lente de objetivo (5) y donde el sistema de tomografía óptica incluye un sensor de imágenes ubicado para adquirir imágenes de pseudo-proyección (22) transmitidas desde la lente de objetivo (5), donde cada una del conjunto de imágenes de pseudo-proyección (22) es adquirida en un ángulo de visión diferente, comprendiendo el sistema:

un procesador de reconstrucción (35), acoplado para recibir un conjunto de imágenes de pseudo-proyección (22) de cada una del conjunto de células, teniendo cada célula (100) un centro de masas, donde el procesador de reconstrucción (35) crea al menos una imagen de reconstrucción en 3D;

un clasificador de puntuación de calidad acoplado para recibir la al menos una imagen de reconstrucción en 3D, donde el clasificador de puntuación de calidad puntúa características seleccionadas en la al menos una imagen de reconstrucción en 3D;

en donde las características seleccionadas describen aparición de rayas (102) en la reconstrucción;

5 en donde el conjunto de imágenes de pseudo-proyección (22) presentan una tendencia de centro de masas

(806) para la célula (100) y las características seleccionadas incluyen además características de comparación calculadas a partir de una comparación de la tendencia de centro de masas (806) con una curva de ajuste de coseno (808);

en donde las características seleccionadas incluyen características de imagen de diferencia que se forman 10 creando una imagen de diferencia entre una imagen de enfoque fijo y una imagen de corte de reconstrucción; y

en donde las características de imagen de diferencia se calculan para vóxeles que están asociados a la célula (100) incluyendo una diferencia promedio para la parte de las imágenes que contiene la célula (100).

10. El sistema de la reivindicación 9, en el que el cálculo de las características seleccionadas incluye medir un error 15 entre la función coseno y la tendencia de centro de masas (806).

11. El sistema de la reivindicación 10, en el que las características seleccionadas incluyen la desviación máxima absoluta y normalizada en radio, y la raíz del error cuadrátlco medio (RMSE) entre la función coseno y la tendencia de centro de masas (806).

12. El sistema de la reivindicación 9, en el que las características seleccionadas se seleccionan entre el grupo constituido por estadísticas de histograma, características de textura y características de frecuencia espacial.

13. El sistema de la reivindicación 1 o el método de la reivindicación 8, en el que el objeto (15) comprende una célula 25 biológica (100).