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Identificación de Núcleos de las
  Células Epiteliales Asistido por
            Ordenador

Claudia Mazo, Maria Trujillo and Liliana Salazar
    claudia.mazo@correounivalle.edu.co
Contenido
• Introducción
• Problema
• Enfoque propuesto
   – Segmentación de los núcleos de las células
   – Segmentación de las regiones de luz
   – Segmentación de los núcleos de células
     epiteliales
• Análisis y resultados
• Conclusiones
• Trabajos futuros
Contenido




 Niveles de organización de la vida
Introducción




  Canal rojo            Canal verde   Canal azul

Canales de color RGB
Problema


Repositorio




 Imagen Histologica              Núcleos de la células del tejido epitelial
Enfoque Propuesto
• Segmentación de núcleos de las células
   – Algoritmo structure tensor maximum
     eigenvalues
   – Algoritmo k-means
• Segmentación de las regiones de luz
   – Algoritmo otsu
   – Algoritmo Flood-fill
• Distancia euclidiana
Enfoque Propuesto
• Segmentación de núcleos de las células
   – Algoritmo structure tensor maximum
     eigenvalues
   – Algoritmo k-means
• Segmentación de las regiones de luz
   – Algoritmo otsu
   – Algoritmo Flood-fill
• Distancia euclidiana
Segmentación de los Núcleos de las Células



                      (a)                 (b)                    (c)                   (d)




                       (e)                (f)                    (g)                     (h)
(a)   Using the Gradient-magnitude                       e)   Using the Structure tensor maximum eigenvalues
(b)   Using the Gradient-magnitude combining with non-   f)   Using the Structure tensor minimum eigenvalues
      maximum gradient suppress                          g)   Using the Normalized cut edge detection simple
(c)   Using the Hessian tensor maximum eigenvalues       h)   Using the Normalised cut edge detection with T=3000
(d)   Using the Hessian tensor minimum eigenvalues
Algoritmo Structure Tensor
Computation of the structure Tensor and the
  resulting eigenvalues are ordered for each
  image element (pixel/voxel)
The structure tensor is based in gradient of f:
Algoritmo K-Means




Ilustración algoritmo K-Means
Algoritmo K-Means


Assignment step


Update step

k sets
Xj set of observations
μi is the mean of points in Si.
mi means to be the centroid i
Enfoque Propuesto
• Segmentación de núcleos de las células
   – Algoritmo structure tensor maximum
     eigenvalues
   – Algoritmo k-means
• Segmentación de las regiones de luz
   – Algoritmo otsu
   – Algoritmo Flood-fill
• Distancia euclidiana
Segmentación de Areas de Luz
Algoritmo Otsu
• Exhaustively search for the threshold that
  minimizes the intra-class variance, defined
  as:
Algoritmo Flood-fill
• Determines the area connected to a given
  node in a multidimensional array




http://en.wikipedia.org/wiki/File:Recursive_Flood_Fill_8_%28aka%29.gif
Enfoque Propuesto
• Segmentación de núcleos de las células
   – Algoritmo structure tensor maximum
     eigenvalues
   – Algoritmo k-means
• Segmentación de las regiones de luz
   – Algoritmo otsu
   – Algoritmo Flood-fill
• Distancia euclidiana
Distancia Euclidiana



1. Calculate the Euclidean distance between each
   nucleus and the nearest light area
2. Verify membership according to a threshold T
Enfoque Propuesto
• Segmentación de núcleos de las células
   – Algoritmo structure tensor maximum
     eigenvalues
   – Algoritmo k-means
• Segmentación de las regiones de luz
   – Algoritmo otsu
   – Algoritmo Flood-fill
• Distancia euclidiana
Enfoque Propuesto
Algoritmo Largest Eigenvalue of
                        Structure Tensor




Original image                 Largest eigenvalue
Algoritmo K-Means
Segmentación de Regiones de Luz




 Original image      Otsu




 Segmented regions   Light regions
Experimentos y Análisis de Resultados
Sensibilidad y Especificidad
      Confusion Matrix                 Img 1         Img 2   Img 3   Img 4   Img 5   Avg 30
                                                                                      Imgs

True Positive                            18           6       22      17      17      19
False Negative                            6           6       9       0       15       6
False Positive                            3           7       7       0       13       7
True Negative                            25           18      23      54      30      24
Sensitivity                             0,75         0,50    0,71     1      0,53     0,76
Specificity                             0,89         0,72    0,77     1      0,30     0,77
Table 1: Performance evaluation of selected images
Criterio de Expertos


     Expert              Img 1             Img 2           Img 3    Img 4      Img 5
Expert 1               Very good         Excelent          Good    Excelent    Good
Expert 2                 Good              Good            Good    Very good   Good

Table 2: Performance evaluation of selected images by expert
Conclusiones
• Cells are the foundation for recognising tissues
  present in an organ
• The proposed approach uses criteria based on
  the morphology of the tissue, which improves
  the segmentation results
• Obtained results provided a closer
  segmentation to the expert-eye segmentation,
  according to the expert opinions
• The experimental evaluation shows that the
  obtained segmentation is very close to the real
  one
Trabajos Futuros
• The obtained result will be used as input to
  identify segmented cells of epithelial type to
  which belongs
• Identify the four basic tissues
GRACIAS!!!

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Identificación de Núcleos de las Células Epiteliales Asistido por Ordenador

  • 1. Identificación de Núcleos de las Células Epiteliales Asistido por Ordenador Claudia Mazo, Maria Trujillo and Liliana Salazar claudia.mazo@correounivalle.edu.co
  • 2. Contenido • Introducción • Problema • Enfoque propuesto – Segmentación de los núcleos de las células – Segmentación de las regiones de luz – Segmentación de los núcleos de células epiteliales • Análisis y resultados • Conclusiones • Trabajos futuros
  • 3. Contenido Niveles de organización de la vida
  • 4. Introducción Canal rojo Canal verde Canal azul Canales de color RGB
  • 5. Problema Repositorio Imagen Histologica Núcleos de la células del tejido epitelial
  • 6. Enfoque Propuesto • Segmentación de núcleos de las células – Algoritmo structure tensor maximum eigenvalues – Algoritmo k-means • Segmentación de las regiones de luz – Algoritmo otsu – Algoritmo Flood-fill • Distancia euclidiana
  • 7. Enfoque Propuesto • Segmentación de núcleos de las células – Algoritmo structure tensor maximum eigenvalues – Algoritmo k-means • Segmentación de las regiones de luz – Algoritmo otsu – Algoritmo Flood-fill • Distancia euclidiana
  • 8. Segmentación de los Núcleos de las Células (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (a) Using the Gradient-magnitude e) Using the Structure tensor maximum eigenvalues (b) Using the Gradient-magnitude combining with non- f) Using the Structure tensor minimum eigenvalues maximum gradient suppress g) Using the Normalized cut edge detection simple (c) Using the Hessian tensor maximum eigenvalues h) Using the Normalised cut edge detection with T=3000 (d) Using the Hessian tensor minimum eigenvalues
  • 9. Algoritmo Structure Tensor Computation of the structure Tensor and the resulting eigenvalues are ordered for each image element (pixel/voxel) The structure tensor is based in gradient of f:
  • 11. Algoritmo K-Means Assignment step Update step k sets Xj set of observations μi is the mean of points in Si. mi means to be the centroid i
  • 12. Enfoque Propuesto • Segmentación de núcleos de las células – Algoritmo structure tensor maximum eigenvalues – Algoritmo k-means • Segmentación de las regiones de luz – Algoritmo otsu – Algoritmo Flood-fill • Distancia euclidiana
  • 14. Algoritmo Otsu • Exhaustively search for the threshold that minimizes the intra-class variance, defined as:
  • 15. Algoritmo Flood-fill • Determines the area connected to a given node in a multidimensional array http://en.wikipedia.org/wiki/File:Recursive_Flood_Fill_8_%28aka%29.gif
  • 16. Enfoque Propuesto • Segmentación de núcleos de las células – Algoritmo structure tensor maximum eigenvalues – Algoritmo k-means • Segmentación de las regiones de luz – Algoritmo otsu – Algoritmo Flood-fill • Distancia euclidiana
  • 17. Distancia Euclidiana 1. Calculate the Euclidean distance between each nucleus and the nearest light area 2. Verify membership according to a threshold T
  • 18. Enfoque Propuesto • Segmentación de núcleos de las células – Algoritmo structure tensor maximum eigenvalues – Algoritmo k-means • Segmentación de las regiones de luz – Algoritmo otsu – Algoritmo Flood-fill • Distancia euclidiana
  • 20. Algoritmo Largest Eigenvalue of Structure Tensor Original image Largest eigenvalue
  • 22. Segmentación de Regiones de Luz Original image Otsu Segmented regions Light regions
  • 23. Experimentos y Análisis de Resultados
  • 24. Sensibilidad y Especificidad Confusion Matrix Img 1 Img 2 Img 3 Img 4 Img 5 Avg 30 Imgs True Positive 18 6 22 17 17 19 False Negative 6 6 9 0 15 6 False Positive 3 7 7 0 13 7 True Negative 25 18 23 54 30 24 Sensitivity 0,75 0,50 0,71 1 0,53 0,76 Specificity 0,89 0,72 0,77 1 0,30 0,77 Table 1: Performance evaluation of selected images
  • 25. Criterio de Expertos Expert Img 1 Img 2 Img 3 Img 4 Img 5 Expert 1 Very good Excelent Good Excelent Good Expert 2 Good Good Good Very good Good Table 2: Performance evaluation of selected images by expert
  • 26. Conclusiones • Cells are the foundation for recognising tissues present in an organ • The proposed approach uses criteria based on the morphology of the tissue, which improves the segmentation results • Obtained results provided a closer segmentation to the expert-eye segmentation, according to the expert opinions • The experimental evaluation shows that the obtained segmentation is very close to the real one
  • 27. Trabajos Futuros • The obtained result will be used as input to identify segmented cells of epithelial type to which belongs • Identify the four basic tissues