Segmentación por color para el análisis digital de imágenes microscópicas

SISTI MS; CAMIÑA AE; ZANUZZI CN; NISHIDA F; PORTIANSKY EL

Seminario; Seminario de color en la Ciencia; 2018

La retina es una delgada capa de tejido nervioso ubicada dentro de la estructura del globo ocular. Entre sus células, cuenta con neuronas fotorreceptoras (conos y bastones) que funcionan tal como lo hace un sensor de imágenes en las cámaras digitales. Los conos son los responsables de la visión en colores y tienen la capacidad de responder a diferentes longitudes de onda de la luz. Por su parte, los bastones son los responsables de la visión en condiciones de baja luminosidad. El ojo humano tiene una limitada capacidad para juzgar colores puros o sus intensidades, a menos que pueda compararlo por posicionamiento adyacente. Afortunadamente, los sistemas digitales son capaces de distinguir una en más de 1014 combinatorias de color. El color digital no es más que un conjunto de valores numéricos dentro de una computadora que, ordenados de determinadas maneras, puedan ser representados en un monitor o en una impresora. El modelo de color es un desarrollo matemático que describe la forma en la que los colores, como percepción visual, pueden representarse como una lista ordenada de números. Usualmente, se utilizan 3 o 4 valores cromáticos para representarlos. Por su parte, el espacio de color es un sistema que permite la interpretación del color; es decir, es una organización específica de los colores presentes en una imagen. Dentro de los modelos de color, se consideran a los sistemas aditivos (RGB), los sistemas sustractivos (CMYK) y los sistemas intuitivos (HSI, HSV, etc.). Cada uno de los canales de la imagen color es monocromático, pero al ser expresados en conjunto dentro de un píxel color (24 o más bits), se aprecia como un color real. En los sistemas intuitivos, el primer canal corresponde a todas las tonalidades (valor puro de cada uno de los colores del RGB, sin el agregado de los otros dos canales del triplete). El segundo canal corresponde a la saturación del color, que indica la pureza del color. Cuanto menor sea el porcentaje de saturación de un color, mayor tonalidad grisácea tendrá y más decolorado estará. El tercer canal corresponde a la luminosidad o intensidad, que alude al brillo del color. Se refiere, concretamente, a cuanta oscuridad (tendencia al negro) o claridad (tendencia al blanco) contenga el color.Las imágenes histológicas nos permiten identificar células y tejidos, tanto de organismos sanos como enfermos. Afortunadamente, existen diferentes colorantes y técnicas de laboratorio que colorean los distintos componentes biológicos de acuerdo con su afinidad química. Así, colorantes como la eosina tiñen el citoplasma celular y la hematoxilina sus núcleos; el PAS identifica algunos carbohidratos y la orceína las fibras elásticas. Existen también técnicas de laboratorio que usan anticuerpos marcados con diferentes sustancias colorantes o con color propio (fluorescentes), que se unen, de manera específica, a ciertos componentes celulares. Todos estos sistemas de coloración han permitido, durante años, hacer diagnóstico de normalidad o anormalidad de los tejidos humanos y animales. Sin embargo, las apreciaciones que se hacen son totalmente subjetivas, ya que como se mencionara anteriormente, el observador es incapaz de discernir con total precisión la diferente gama de colores que se producen dentro del tejido. Esto dificulta la posibilidad de identificar los contornos de las células y la totalidad de las estructuras marcadas, o de establecer el grado de intensidad de coloración, que en muchas circunstancias es decisivo para interpretar un resultado. Afortunadamente, los sistemas digitales, cualquiera sea el modelo de color que utilicen, son capaces de identificar, por medio de la segmentación, cada uno de los colores presentes en la muestra y cuantificarlos por unidades de área o por intensidad de cada uno de los canales de color. También permiten graficar la distribución de estos colores dentro de la imagen y establecer un recuento de cada uno de los objetos que cumple con la condición de color seleccionada. De esta manera, la subjetividad de observador se transforma en una objetividad matemática que le imprime una mayor rigurosidad al diagnóstico histológico.