Método implementado por ordenador para reconocimiento y clasificación de células sanguíneas anormales y programas informáticos para llevar a cabo el método.

Método implementado por ordenador para reconocimiento y clasificación de células sanguíneas anormales y programas informáticos para llevar a cabo el método.



El método realiza una clasificación de células en base a técnicas de procesamiento automático y de análisis de muestras de sangre que incluye adquirir imágenes digitales de células sanguíneas anormales procedentes de células sanguíneas, y: segmentar dichas imágenes digitales de células anormales proporcionando regiones identificadas del núcleo, citoplasma y área externa de la célula de dichas células sanguíneas anormales de dichas imágenes digitales; calcular características intrínsecas de cada una de dichas regiones identificadas del núcleo, citoplasma y área externa de la célula de dichas células sanguíneas anormales comprendiendo calcular las características geométricas de dichas regiones identificadas; reconocer y clasificar automáticamente células sanguíneas anormales en base a dichas características intrínsecas calculadas de dichas regiones identificadas; y usar dichas células sanguíneas anormales reconocidas y clasificadas para realizar una orientación diagnóstica de enfermedades hematológicas.

Tipo: Patente de Invención. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: P201330671.

Solicitante: UNIVERSITAT POLITECNICA DE CATALUNYA.

Nacionalidad solicitante: España.

Inventor/es: ALFÉREZ BARQUERO,Santiago, RODELLAR BENEDÉ,José, MERINO GONZÁLEZ,Anna, MÚJICA DELGADO,Luis Eduardo, RUIZ ORDÓÑEZ,Magda.

Fecha de Publicación: .

Clasificación Internacional de Patentes:

  • G06K9/00 FISICA.G06 CALCULO; CONTEO.G06K RECONOCIMIENTO DE DATOS; PRESENTACION DE DATOS; SOPORTES DE REGISTROS; MANIPULACION DE SOPORTES DE REGISTROS (impresión per se B41J). › Métodos o disposiciones para la lectura o el reconocimiento de caracteres impresos o escritos o el reconocimiento de formas, p. ej. de huellas dactilares (métodos y disposiciones para la lectura de grafos o para la conversión de patrones de parámetros mecánicos, p.e. la fuerza o la presencia, en señales eléctricas G06K 11/00; reconocimiento de la voz G10L 15/00).
Método implementado por ordenador para reconocimiento y clasificación de células sanguíneas anormales y programas informáticos para llevar a cabo el método.

Fragmento de la descripción:

Método implementado por ordenador para reconocimiento y clasificación de células

sanguíneas anormales y programas informáticos para llevar a cabo el método Sector de la técnica La presente invención concierne en un primer aspecto, en general, a un método implementado por ordenador para reconocimiento y clasificación de células sanguíneas anormales, y en particular a un método que comprende usar dichas células sanguíneas anormales reconocidas y clasificadas para realizar una orientación diagnóstica de enfermedades hematológicas.

Un segundo aspecto de la invención concierne a programas informáticos adaptados para realizar algunas de las etapas del método del primer aspecto.

Estado de la técnica anterior

La sangre periférica (SP) es un fluido orgánico fácilmente accesible, por lo que su estudio representa el eslabón analítico inicial en el diagnóstico de la mayoría de enfermedades hematológicas o no hematológicas.

El diagnóstico de más del 80 % de enfermedades hematológicas se consigue mediante

estudios morfológicos que tienen como punto de partida la SP. A partir de técnicas automatizadas de procesamiento de imágenes mediante una red neuronal artificial, se han desarrollado equipos que realizan una preclasificación de las células nucleadas de SP teniendo en cuenta cientos de cálculos a partir de aspectos morfológicos, tales como coloración, tamaño, forma y textura de las células, entre otros. Sin embargo, estos analizadores, aunque representan un avance tecnológico de gran interés, no son capaces de identificar y preclasificar las células sanguíneas patológicas, especialmente las células linfoides, que pueden circular en la sangre periférica en determinadas neoplasias linfoides, cuya identificación morfológica suele ser una tarea compleja.

Debido a la dificultad que supone la correcta preclasificación automatizada de las células linfoides anormales, se han publicado pocos trabajos utilizando diferentes métodos de procesamiento digital de imágenes con resultados satisfactorios, y algunos de ellos todavía a día de la presentación de la presente invención continúan en estudio [1]. El problema se ha abordado mediante la extracción de un número importante de medidas y parámetros que describen las características morfológicas de interés en las células, junto a sistemas de

reconocimiento de patrones para la clasificación de las diferentes células en categorías [2], [3],

[4].

Por ejemplo, las células de Leucemia Linfoide Crónica o LLC se describen típicamente como pequeños linfocitos con cromatina agrupada y escaso citoplasma, por el contrario, las células de Tricoleucemia o HCL tienen un citoplasma poco basófilo y abundante de bordes irregulares o vellosos. Por lo que la diferenciación morfológica entre varios tipos de células linfoides no es trivial, debido en gran parte a la falta de valores objetivos para definir las variables citológicas, por lo que se requiere de elevada experiencia y habilidad.

[1]. F. Scotti, "Robust Segmentation and Measurements Techniques of White Cells in Blood

Microscope Images, " 2006 IEEE Instrumentation and Measurement Technology

Conference Proceedings, Dec. 2006, pp. 43-48.

[2]. Bergmann, M., Heyn, H., Müller-Hermelink, H. K., Harms, H., Aus, H.M. (1990)

Automated recognition of cell images in high grade malignant Iymphoma and reactive

follicular hyperplasia. Analytical Cellular Pathology, 2:83-95.

[3]. Foran, 0.1, Comaniciu, D., Meer, P. et Goodell, L.A. Computer-Assisted Discrimination

Among Malignant Lymphomas and Leukemia Using Immunophenotyping, Intelligent

Image Repositories, and Telemicroscopy. IEEE Trans. on Information Technology in

Biomedicine, 4 (4) :265-273, 2000.

[4]. Juan, 1, Sigaux, F., Flandrin, G. (1985) Automated Classification of Lymphoid Cells.

Analytical and Quantitative Cytology and Histology, 7:38-46.

Resumen de la invención Por tanto, existe un interés general en poder identificar descriptores o características intrínsecas de la célula linfoide que posibiliten la clasificación de diferentes patologías mejorando para ello el reconocimiento y la clasificación automática de dichas células, y de este modo permitir una mayor precisión en la detección y reconocimiento de enfermedades hematológicas como los diferentes tipos de leucemias, incluyendo las neoplasias linfoproliferativas By T leucemizadas.

La invención proporciona para ello, de acuerdo a un primer aspecto, un método implementado por ordenador para reconocimiento y clasificación de células sanguíneas anormales, que comprende, al igual que las técnicas conocidas, realizar una clasificación de células en base a técnicas de procesamiento automático de imágenes y de técnicas de análisis de muestras de sangre, que incluye adquirir imágenes digitales de células sanguíneas anormales o atípicas, por ejemplo células linfoides o blásticas, procedentes de una pluralidad de células sanguíneas.

De una manera característica, y al contrario de las soluciones previamente conocidas en el estado del arte, el método propuesto comprende realizar las siguientes etapas:

a) segmentar dichas imágenes digitales de células anormales proporcionando regiones identificadas del núcleo, citoplasma y área externa de la célula de dichas células sanguíneas anormales de dichas imágenes digitales;

b) calcular características intrínsecas de cada una de dichas regiones identificadas del núcleo, citoplasma y área externa de la célula de dichas células sanguíneas anormales comprendiendo y calculando al menos las características geométricas de dichas regiones identificadas;

c) reconocer y clasificar automáticamente células sanguíneas anormales con base en dichas características intrínsecas calculadas de dichas regiones identificadas; y d) usar dichas células sanguíneas anormales reconocidas y clasificadas para realizar una orientación diagnóstica de enfermedades hematológicas.

Para mejorar la calidad de las imágenes de las células sanguíneas, preferiblemente, de acuerdo a una realización, y previo a realizar dicha segmentación, se realiza una etapa de preprocesamiento de dichas imágenes digitales de células sanguíneas anormales adquiridas.

Por otro lado, de acuerdo a otra realización, para la segmentación de las células se tiene en cuenta la forma variable de las mismas, con diferentes tonalidades y texturas tanto en el núcleo como a nivel del citoplasma, y que la periferia del citoplasma puede mostrar prolongaciones. La segmentación de las células se puede realizar mediante dos técnicas diferentes. Por ejemplo, bien mediante la utilización de una técnica de contornos activos en dichas imágenes digitales de células sanguíneas anormales utilizando el Flujo de Vector Gradiente (GVF) o por el contrario, mediante la utilización de una técnica de agrupación de las componentes de diferentes espacios de color y la transformación Watershed en dichas imágenes digitales de células sanguíneas anormales.

Oe acuerdo a un ejemplo de realización, el cálculo de las características intrínsecas de dichas regiones identificadas del núcleo, del citoplasma y de la región externa de dichas células sanguíneas anormales comprende además extraer características estadísticas de primer orden,

por ejemplo, la media, desviación estándar, asimetría estadística, etc. de dichas regiones identificadas basadas en un histograma de la región identificada. Oe acuerdo a otro ejemplo de realización, el cálculo de las características intrínsecas de dichas regiones identificadas del núcleo, citoplasma y del área externa de la célula de dichas células sanguíneas anormales comprende además calcular características estadísticas de segundo orden, por ejemplo, el contraste, homogeneidad, entropía, etc. de dichas regiones identificadas en base a una matriz de coocurrencia de cada región identificada.

De acuerdo a otro ejemplo de realización, dicho cálculo de las características intrínsecas de las regiones identificadas del núcleo, citoplasma y del área externa de la célula de dichas células sanguíneas anormales comprende extraer características de granularidad del núcleo y del citoplasma identificado mediante la aplicación de una técnica de morfología matemática.

De acuerdo a otro ejemplo de realización, dichas características estadísticas de primer y segundo orden, y las características de granularidad del núcleo y del citoplasma son calculadas en diferentes componentes de varios espacios de color.

Finalmente, de acuerdo a otro ejemplo de realización, dicho cálculo de las características intrínsecas de dichas regiones...

 


Reivindicaciones:

1. Método implementado por ordenador para reconocimiento y clasificación de células sanguíneas anormales, que comprende realizar una clasificación de células en base a técnicas de procesamiento automático y de técnicas de análisis de muestras de sangre que incluye adquirir imágenes digitales de células sanguíneas anormales procedentes de una pluralidad de células sanguíneas, caracterizado porque comprende realizar las siguientes etapas:

a) segmentar dichas imágenes digitales de células anormales proporcionando regiones

identificadas del núcleo, citoplasma y área externa de la célula de dichas células sanguíneas anormales de dichas imágenes digitales;

b) calcular características intrínsecas de cada una de dichas regiones identificadas del núcleo, citoplasma y área externa de la célula de dichas células sanguíneas anormales comprendiendo calcular al menos las características geométricas de dichas regiones identificadas;

c) reconocer y clasificar automáticamente células sanguíneas anormales en base a dichas características intrínsecas calculadas de dichas regiones identificadas; y d) usar dichas células sanguíneas anormales reconocidas y clasificadas para realizar un diagnóstico de enfermedades hematológicas.

2. Método según la reivindicación 1, caracterizado porque comprende realizar, previo a dicha segmentación, una etapa de pre-procesamiento de dichas imágenes digitales de células sanguíneas anormales adquiridas.

3. Método según la reivindicación 1, caracterizado porque dicha segmentación se realiza empleando una técnica de contornos activos en dichas imágenes digitales de células sanguíneas anormales utilizando el Flujo del Vector Gradiente (GVF) .

4. Método según la reivindicación 1, caracterizado porque dicha segmentación se realiza empleando una técnica de agrupación de las componentes de diferentes espacios de color y transformación de Watershed en dichas imágenes digitales de células sanguíneas anormales.

5. Método según la reivindicación 1, caracterizado porque dicho cálculo de las características intrínsecas de dichas regiones identificadas del núcleo, del citoplasma y de la región externa de dichas células sanguíneas anormales comprende además extraer características de primer orden de dichas regiones identificadas basadas en un histograma de la región identificada.

6. Método según las reivindicaciones 1 o 5, caracterizado porque dicho cálculo de las características intrínsecas de dichas regiones identificadas del núcleo, citoplasma y del área externa de la célula de dichas células sanguíneas anormales comprende además calcular características de segundo orden de dichas regiones identificadas en base a una matriz de coocurrencia de cada región identificada.

7. Método según las reivindicaciones 1, 5 o 6, caracterizado porque dicho cálculo de las características intrínsecas de las regiones identificadas del núcleo, citoplasma y del área externa de la célula de dichas células sanguíneas anormales comprende además extraer características de granularidad del núcleo y del citoplasma identificado mediante la aplicación de una técnica de morfología matemática.

8. Método según cualquiera de las reivindicaciones 5, 6 o 7, caracterizado porque dichas características de primer orden, segundo orden y de granularidad son calculadas en diferentes componentes de varios espacios de color.

9. Método según la reivindicación 1, caracterizado porque dicho cálculo de las características intrínsecas de dichas regiones del núcleo, citoplasma y área externa de la célula de dichas células sanguíneas anormales comprende además calcular un parámetro de vellosidad del citoplasma identificado, en donde dicha segmentación se realiza mediante la utilización de una técnica de agrupación de las componentes de diferentes espacios de color y Transformación de Watershed en dichas imágenes digitales de células sanguíneas anormales.

10. Método según la reivindicación 9, caracterizado porque dicho parámetro de vellosidad se calcula utilizando una segmentación de umbral de un componente de color verde de las células sanguíneas anormales calculando el número total de píxeles de dicha región de color verde segmentada de la imagen digital.

11. Método según la reivindicación 1, caracterizado porque dichas clasificación de las células sanguíneas anormales comprende al menos una clasificación en cinco grupos diferentes.

12. Método según la reivindicación 1, caracterizado porque comprende repetir dichas etapas a) hasta c) tantas veces como imágenes digitales de células sanguíneas anormales sean adquiridas.

13. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque dichas células sanguíneas anormales son células linfoides.

14. Método según cualquiera de las reivindicaciones anteriores 1 a 12, caracterizado porque dichas células sanguíneas anormales son células blásticas.

15. Programa informático de ordenador que comprende medios de código de programa informático que ejecutados en un ordenador implementan el método según las etapas a) , b) y c) de la reivindicación 1.

16. Programa informático de ordenador que comprende medios de código de programa informático que ejecutados en un ordenador implementan el método según la etapa d) de la reivindicación 1.

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Fig. 11

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