Nuevo método estadístico proporciona una detección automática de las células mitóticas para el diagnóstico del cáncer

Mayo 1, 2016 Admin Salud 0 6
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Los científicos han desarrollado un método de análisis estadístico de las imágenes que pueden contribuir a la clasificación de las regiones tumorales del cáncer de mama segmentar automáticamente e identificar células que se dividen en las muestras de tejido.

El sistema, desarrollado en la Universidad de Warwick, promete traer la objetividad y la automatización del proceso de clasificación de cáncer que se utiliza para determinar la agresividad del tratamiento ofrecido al paciente.

Número de células mitóticas, células que se están dividiendo para crear nuevas células, es un indicador clave utilizado por histopatólogo para el diagnóstico y la clasificación del cáncer.




Actualmente el sistema dominante en el Reino Unido y gran parte del mundo - el Sistema de Calificación de Nottingham - se basa en el análisis de expertos de muestras de tejido para determinar la gravedad del cáncer.

Como un sistema dependiente de análisis visual subjetiva, puede producir una variabilidad sustancial en la evaluación diagnóstica, lo que resulta en bajos acuerdo entre patólogos.

Un estudio piloto llevado a cabo por investigadores de Warwick estableció la existencia de un acuerdo de 19 por ciento a partir de tres patólogos en la identificación de las células en la mitosis.

En respuesta a la necesidad de una mayor objetividad, un grupo de investigadores de la Universidad de Warwick han desarrollado un método de tres pasos que toma una imagen de muestras de tejidos y aplicar un modelo estadístico para detectar las células mitóticas en esa imagen.

Dr. Nasir Rajpoot del Departamento de Ciencias de la Computación en la Universidad de Warwick, dijo: "Es reconocido que hay una necesidad de aumentar la objetividad en el proceso de clasificación de cáncer.

"Este proceso de clasificación determina el tratamiento que se da a las personas que han sido diagnosticadas con cáncer, por lo que es crucial para hacer las cosas bien con el fin de evitar que los pacientes sometidos a tratamiento innecesariamente agresivo.

"Creemos que nuestro método es un paso importante en esta dirección, ofreciendo una manera objetiva, técnica automática para ayudar a los patólogos en la clasificación del cáncer de mama."

El método consta de tres fases principales. Segmentos Primero los márgenes del tumor, un paso que es fundamental para la eficiencia de la detección de las células mitóticas.

En segundo lugar, los modelos estadísticamente la distribución de la intensidad de las células en mitosis y no mitótica en las zonas tumorales, haciendo caso omiso de las zonas no tumorales. Este paso identifica entonces las células mitóticas potenciales en las zonas tumorales.

Finalmente, el método examina la arquitectura del entorno de estos candidatos potenciales celulares mitóticas para confirmar células mitóticas como, reduciendo así el número de posibles falsas alarmas.

Aunque existen algoritmos existentes que proporcionan la automatización en ciertas partes del proceso de detección celular mitótico, el método desarrollado Warwick es la primera en ofrecer una solución completa que aborda todo el proceso.

El método se describe en un estudio centrado en imágenes histológicos de cáncer de mama se presenta en una importante conferencia sobre el tema.

Aunque la investigación hasta ahora se ha centrado en el cáncer de mama imágenes histológicas, los científicos creen que el método se puede aplicar a otros tipos de cáncer.

En un estudio piloto, el método ha sido probado con éxito contra la identificación de células mitóticas dos patólogos expertos. Ensayos de mayor escala se encuentran actualmente en progreso y una solicitud de patente se ha presentado. Los investigadores están interesados ​​en trabajar con socios industriales también.

El estudio, titulado "Una mezcla modelo Gamma-Gauss para la detección de las células mitóticas en imágenes de histopatología del cáncer de mama" es escrito por el estudiante de doctorado Adnan Khan, su supervisor Dr. Nasir Rajpoot, y la Universidad de Hospitales de Coventry y Warwickshire NHS Trustconsultant histopatólogo Dr. Hesham El -Daly, y está previsto que se presente en la Conferencia Internacional sobre Reconocimiento de Patrones (ICPR 2012) que se celebrará en Tsukuba, Japón, 11 a 16 noviembre 2012.

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