Segmentación morfológica de biopsias de médula ósea mediante filtros secuenciales alternativos

PASTORE, J.; MESCHINO, G.; MOLER, E.

Córdoba, ARGENTINA

Congreso; XIV Congreso Argentino de Bioingeniería - III Jornadas de Ingeniería Clínica.; 2003

Sociedad Argentina de Bioingeniería

Este trabajo presenta un método de segmentación semi-automático basado en un filtrado morfológico, combinado con técnicas de búsqueda de regiones homogéneas para realizar un cálculo preciso de la celularidad medular a partir de la determinación de la superficie de corte ocupada.Los informes anátomo-patológicos de biopsias de médula ósea entregan resultados porcentuales de la celularidad medular, indicando la presencia de trabéculas, células adiposas y hematopoyéticas. Dichos porcentajes permiten evaluar la presencia y/o el grado de algún desorden metabólico, estableciendo comparaciones entre los valores normales y los patológicos. Generalmente, estas mediciones se realizan por simple inspección visual. El Procesamiento Digital de Imágenes, a través de técnicas de segmentación, es una herramienta adecuada para obtener datos cuantitativos de esta clase de estructuras. En una primera etapa se realiza un filtrado utilizando Filtros Alternativos Secuenciales (ASFs) de cerradura y apertura por Reconstrucción de Morfología Matemática. Si bien la clase de Filtros Alternativos, constituidos por aperturas y cierres morfológicos, ha demostrado ser útil en aplicaciones de filtrado de imágenes debido a que los objetos de una imagen de tamaño menor al elemento estructurante son eliminados, la forma original queda distorsionada. Esta nueva clase de filtros morfológicos presenta la ventaja de filtrar los objetos deseados sin alterar la forma original, lo que produce menor distorsión en la Reconstrucción consisten en una iteración de operaciones de aperturas y cierres por Reconstrucción con elementos estructurantes de tamaño creciente, siendo necesario utilizar un segundo elemento estructurante para la operación Reconstrucción. De esta manera se mantienen las regiones conectadas de la imagen que describen detalles significativos. Una región conectada de una imagen es un subconjunto del dominio de la misma en el cual dos pixeles vecinos tienen el mismo nivel de gris, mientras que en una región cuasi-conectada la diferencia de niveles de gris de dos pixeles vecinos, en valor absoluto, es menor o igual que un determinado umbral. El conjunto de regiones homogéneas de una imagen de niveles de gris es el mayor conjunto de componentes cuasi-conectadas de la imagen. En este trabajo se identifican las estructuras trabeculares de biopsias mediante el método de rotulación de regiones homogéneas. Luego de filtrar y extraer las trabéculas, se detectan por umbralamiento las células adiposas, asumiendo que el remanente representa las células hematopoyéticas. Posteriormente se procede a la visualización de los resultados y cálculo de porcentajes. Todo el proceso es implementado en lenguaje MatLab ® 5.3 con una interfase visual que permite operar el sistema sin conocer el detalle del procesamiento. El método fue probado con 26 imágenes de biopsias de médula ósea que presentan distribuciones variadas de trabéculas. Se presenta un análisis comparativo entre los resultados obtenidos con el método propuesto y los calculados por dos patólogos especialistas donde la diferencia entre ambas estimaciones es menor al 9%. Tanto los resultados visuales como los numéricos indican que el método es altamente eficiente para esta aplicación.