Journal of Molecular Imaging & Dynamics
Acceso abierto

abstracto

Cuantificación de esferas tumorales con transformación de distancia euclidiana suavizada

Ismet Sahin, Yu Zhang y Florencia McAllister

La cuantificación de esferas tumorales desempeña un papel importante en la investigación del cáncer y la detección de fármacos. Aunque la cantidad y el tamaño de las esferas tumorales se pueden encontrar manualmente, este proceso requiere mucho tiempo, es propenso a cometer errores y puede no ser viable cuando la cantidad de imágenes es muy grande. Este manuscrito presenta un método para la cuantificación automatizada de esferas con una nueva técnica de segmentación. El método de segmentación se basa en un algoritmo de cuenca hidrográfica inicial que detecta los mínimos de la transformación de distancia y encuentra una esfera tumoral para cada mínimo. Debido a los bordes irregulares de las esferas tumorales, la matriz de transformación de distancia a menudo tiene más número de mínimos que el número real de esferas. Esto lleva al problema de la sobresegmentación. El enfoque propuesto utiliza la forma suavizada de la transformación de distancia para eliminar efectivamente los mínimos superfluos y luego genera el algoritmo de cuenca con los mínimos restantes. El método propuesto fue validado sobre imágenes de esferas tumorales pancreáticas logrando una alta eficiencia para la cuantificación de esferas tumorales.