Análisis de vasos en imágenes multiplexadas.

Un procedimiento implementado por ordenador para la identificación de vasos que comprende:



- analizar cada una de una pluralidad de imágenes digitales de una muestra de tejido para identificar vasos seleccionados de un grupo que consiste en tres tipos diferentes,

♦ el primer tipo, denominado vasos grandes, que comprende vasos que forman las estructuras del árbol arterial secundario y los vasos capilares, en el que la detección de vasos del primer tipo comprende:

□ evaluar los contrastes de intensidad de una o más de la pluralidad de imágenes digitales para identificar las regiones de píxeles de luz (431) y las regiones de píxeles de límite que satisfagan la condición de que:

• la región de píxeles de luz sea una región de píxeles en la que sus intensidades de pixel estén por debajo de las intensidades de pixel de las regiones de límite,

• las regiones de píxeles de luz y las de límite se encuentren en las mismas o en otras diferentes de la pluralidad de imágenes,

• la región de píxeles de luz esté rodeada por la región de píxeles de límite, y

□ devolver una región de píxeles de luz identificada rodeada por una región de píxeles de límite como un vaso grande identificado

♦ el segundo tipo, denominado vasos largos y estrechos, que comprende capilares sanguíneos o vasos recién formados, en el que la detección de vasos del segundo tipo comprende:

(i) detectar secciones de líneas (656, 655) en una pluralidad de regiones solapantes (652) en al menos una de las imágenes digitales; y

(ii) agrupar las secciones de líneas detectadas de las regiones de imagen solapantes que cumplen con un umbral de afinidad entre sí, realizándose la agrupación en un procedimiento de agrupamiento aglomerativo; y

(iii) devolver las líneas agrupadas como un vaso detectado del segundo tipo,

♦ el tercer tipo, denominado vasos pequeños, que comprende arterias y venas maduras, en el que la detección de vasos del tercer tipo comprende:

(i) generar una máscara binaria que comprenda píxeles en los que sus intensidades sean mayores que las intensidades de pixel de fondo circundantes;

(ii) conectar píxeles dentro de la máscara binaria generada; y

(iii) evaluar si un tamaño de los píxeles conectados cumple con un tamaño umbral de vaso pequeño;

- analizar los vasos identificados para clasificar los vasos identificados como vasos sanguíneos o vasos linfáticos, en el que la clasificación del uno o más vasos detectados comprende:

♦ identificar vasos solapantes en cada una de una pluralidad de imágenes de canal de vaso;

♦ analizar los valores de intensidad de pixel de los vasos detectados que no se solapan para clasificar el vaso como vaso sanguíneo o vaso linfático, correlacionándose las intensidades de pixel con la intensidad de tinción de una tinción que tiñe selectivamente un biomarcador que sea específico para vasos sanguíneos o bien vasos linfáticos; e

- identificar una maduración de cada uno del uno o más vasos detectados, en el que identificar la maduración de cada uno del uno o más vasos detectados comprende evaluar una diferencia en las intensidades de pixel medias entre los anillos interior y exterior dispuestos alrededor del vaso detectado, en el que los anillos interior y exterior comprenden píxeles en los que sus intensidades corresponden a señales de tejido teñido selectivamente 60 con un biomarcador que es específico para tejido de músculo liso.

Tipo: Patente Internacional (Tratado de Cooperación de Patentes). Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: PCT/US2015/000331.

Solicitante: VENTANA MEDICAL SYSTEMS, INC..

Nacionalidad solicitante: Estados Unidos de América.

Dirección: 1910 E. INNOVATION PARK DRIVE TUCSON, ARIZONA 85755 ESTADOS UNIDOS DE AMERICA.

Inventor/es: CHUKKA,SRINIVAS, FERNANDEZ,Gerardo, YUAN,QUAN, FUCHS,ANGELIKA, LITTLE,ELIZABETH.

Fecha de Publicación: .

Clasificación Internacional de Patentes:

  • G06T7/00 SECCION G — FISICA.G06 COMPUTO; CALCULO; CONTEO.G06T TRATAMIENTO O GENERACION DE DATOS DE IMAGEN, EN GENERAL (especialmente adoptados para aplicaciones particulares, ver las subclases apropiadas, p. ej. G01C, G06K, G09G, H04N). › Análisis de imagen, p. ej. desde un mapeado binario para obtener un mapeado no binario.

PDF original: ES-2804770_T3.pdf

 

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