ES2351430T3 - Procedimiento y dispositivo para determinar un contorno celular de una célula. - Google Patents

Abstract

Procedimiento para determinar un contorno (110) celular de una célula con un núcleo (114) celular y un plasma (116) celular en una imagen de la célula, que comprende: determinar píxeles candidatos de núcleo (Ki), que pertenecen al núcleo (114) celular; determinar un píxel que se encuentra en el interior de una zona formada por los píxeles candidatos de núcleo (Ki), para obtener un píxel candidato de núcleo central (K0); determinar un primer píxel candidato de borde (PN) como un píxel sobre un trayecto (120) predeterminado que se aleja del píxel candidato de núcleo central (K0) detectando un cambio de una primera sección a una segunda sección de un espacio de color; y hallar píxeles candidatos de borde que se alejan del primer punto candidato de borde (PN), que forman un límite (122) que rodea la célula, por medio de un algoritmo para hallar la trayectoria utilizando una función de costos dependiente del color, tendiendo el algoritmo para hallar la trayectoria a preferir tanto longitudes de trayectoria más pequeñas como trayectorias a través de píxeles en la segunda sección del espacio de color.

Description

Procedimiento y dispositivo para determinar un contorno celular de una célula.

La presente invención se refiere a un procedimiento y a un dispositivo para determinar un contorno celular de una célula y especialmente a la segmentación con bordes precisos de plasma y núcleos en leucocitos.

Un reconocimiento seguro y una segmentación exacta de los glóbulos blancos (leucocitos) en frotis coloreados de sangre periférica constituyen el fundamento de una elaboración automática, basada en imágenes de un denominado recuento sanguíneo diferencial en el contexto del diagnóstico médico de laboratorio (la denominada microscopía asistida por ordenador (CAM)). La diversidad de los glóbulos blancos que aparecen en un frotis sanguíneo, junto con sus respectivas distribución del color y texturización características, aumentan la dificultad de su clasificación en el contexto de una completa automatización. Mientras que la detección automática y segmentación de glóbulos blancos en imágenes digitales pertenecen ya al estado de la técnica, no se ha resuelto todavía una segmentación con bordes precisos posterior del núcleo celular y especialmente del plasma celular en cuanto a una clasificación siguiente. A este respecto, las imágenes digitales pueden encontrarse en distintos esquemas de color o espacios de color. Un espacio de color RGB especifica el color de un píxel mediante los porcentajes de los tres colores primarios (rojo, verde, azul), indicando un espacio de color HSV el color de un píxel mediante un valor H (tipo de color), un valor S (saturación) y un valor V (valor o brillo).

Planteamientos conocidos para la segmentación del plasma celular y el núcleo celular de glóbulos blancos recurren a menudo a procedimientos de valor umbral. Esto se describe por ejemplo en Cseke, I.: "A fast segmentation scheme for white blood cell images" en 11th I-APR Int. Conf. On Pattern Recognition Vol. III: Image, Speech & Signal Analysis. (1992) 530-533 y en Liao, Q., Deng, Y.: "An accurate segmentation method for white blood cell images" en: IEEE Intl. Sym. on Biomedical Imaging. (2002) 245-248. Un procedimiento propuesto en "Leukocyte segmentation and classification in blood-smear images" por Ramoser, H., Laurain, V., Bischof, H., et al en IEEE Engineering Medicine and Biology Society (2005) 3371-3374 introduce adicionalmente elementos de la teoría de la probabilidad, para encontrar una diferencia en el fondo, glóbulos rojos, así como el núcleo y plasma de los leucocitos. Un procedimiento de contorno activo para la determinación del contorno celular se utiliza en "An automated differential blood count system" por Ongun, G., Halici, U., Leblebicioglu, K., et al en IEEE Eng, Med. and Biology Soc. 3 (2001) 2583-2586. El planteamiento presentado en "A novel white blood cell segmentation scheme based on feature space clustering" por Jiang, K., Liao, Q.M., Xiong, Y. en Soft Comput. 10 (2006) 12-19 propone el filtrado espacio-escala (Scale-Space-Filtering) para la determinación del núcleo celular y el agrupamiento de cuencas 3D (3D-Watershed-Clustering) de la imagen transformada en el modelo HSV. Además, en la publicación preliminar "Analysis of Blood and Bone Marrow Smears using Digital Image Processing Techniques" de H. Hengen, S. Spoor y M. Pandit se desarrolla un método para separar grupos de glóbulos blancos. En la publicación preliminar "Bildverarbeitung für ein motorisiertes Lichtmikroskop zur automatischen Lymphozytenidentifikation" de M. Beller, R. Stotzka, H. Gemmeke, K. F. Weibezahn y G. Knetlitschek se utiliza un microscopio óptico motorizado junto con una cámara CCD, para desarrollar adicionalmente un sistema de detección que puede emplearse para los linfocitos. En la publicación preliminar "Automation of Differential Blood count" de N. Sinha y A. G. Ramakrishnan se desarrolla una técnica para el recuento de glóbulos blancos que usa especialmente los denominados conglomerados de K medias (K-Means-Clustering) y el algoritmo EM. En la publicación preliminar "Blood Cell Segmentation using EM-algorithm" de los mismos autores se presenta un procedimiento para la segmentación de células sanguíneas que usa especialmente el espacio de color HSV, y utiliza una maximización del valor esperado (EN). En la publicación preliminar "Statistical Evaluation of Computer extracted Blood Cell Features for Screening Populations to detect Leukemias" de H. M. Aus, H. Harms, V. ter Meulen y U. Gunzer (en NATO ASI Series Vol. F 30) se usa un método para la segmentación de imágenes celulares que combina diferencias de color, isogramas equidistantes, operaciones geométricas con un modelo celular. En la publicación preliminar "Microscopic Image Analysis using mathematical morphology: Application to haematological Cytology" de J. Angulo y G. Flandrin se presenta un procedimiento para el análisis de imágenes en el que se usa morfología matemática para el reconocimiento de muestras. Finalmente, en el documento WO 99/52074 A se da a conocer un procedimiento para la segmentación de núcleos celulares que utiliza valores de la escala de grises en forma de cuadrícula para una zona intermedia entre un círculo interno y uno externo.

Partiendo de este estado de la técnica, la presente invención se basa en el objetivo de crear un dispositivo y un procedimiento para determinar un contorno celular de una célula que proporcione resultados de manera fiable, rápida y de alta calidad.

Este objetivo se soluciona mediante un procedimiento según la reivindicación 1, un dispositivo según la reivindicación 11 o un programa informático según la reivindicación de patente 15.

La presente invención se basa en el conocimiento de que el contorno celular de una célula puede determinarse mediante un desarrollo de procedimiento de cuatro etapas. Para ello se determinan en primer lugar los píxeles que representan los candidatos para un núcleo celular y en una segunda etapa se determina a partir de esta cantidad de candidatos un píxel candidato de núcleo central. Partiendo de este píxel candidato de núcleo central se determina en una tercera etapa un primer píxel candidato de borde detectando, sobre un trayecto predeterminado, que se aleja del píxel candidato de núcleo central, valores de color de la imagen, de modo que un cambio de una primera sección a una segunda sección del espacio de color señaliza un borde del plasma celular. Finalmente, partiendo de este píxel candidato de borde se determina un trayecto cerrado preferiblemente dentro de la segunda sección del espacio del trayecto, de modo que la mayoría de las veces se encierra el plasma celular por el trayecto cerrado. Por consiguiente, la última etapa comprende hallar píxeles candidatos de borde que se alejan del primer píxel candidato de borde, que forman un límite que rodea la célula, por medio de un algoritmo para hallar la trayectoria, que tiende a preferir longitudes de trayectoria más pequeñas y trayectorias a través de píxeles en la segunda sección del espacio de
color.

Un dispositivo según la invención presenta una unidad para determinar píxeles candidatos de núcleo, una unidad para determinar un píxel candidato de núcleo central, una unidad para determinar un primer píxel candidato de borde así como una unidad para hallar píxeles candidatos de borde que se alejan.

Especialmente con los ejemplos de realización de la presente invención se persigue un planteamiento novedoso que combina los denominados métodos de fijación de nivel/marcha rápida (Level-Set/Fast Marching) con un algoritmo del trayecto más corto, para obtener de esta manera una segmentación lo más completa posible y con bordes precisos del núcleo celular y el plasma celular. A este respecto sirven como material de partida fotografías de microscopio óptico de frotis sanguíneos, que se han tratado con una coloración MGG (coloración de May-Grünwald-Giemsa). De este modo se marcan con color de manera correspondiente determinados componentes de la célula (núcleo celular, plasma celular), fondo, glóbulos rojos, etc. y las características de color correspondientes se reflejan en la elección de los parámetros del siguiente procedimiento. Para poder realizar automáticamente una segmentación, puede usarse por ejemplo un algoritmo de tres etapas, que puede subdividirse grosso modo en:

1. tratamiento previo de la imagen;

2. localización de núcleo y plasma; y

3. tratamiento posterior y corrección fina.

Dado que algunos elementos de la imagen tales como glóbulos rojos (borde azulado mediante la coloración y óptica) y granulocitos (textura con varianza de color relativamente de alta frecuencia) están dotados localmente de propiedades atípicas o que perturban el algoritmo principal, en el tratamiento previo las imágenes pueden tratarse previamente en primer lugar con un filtro de Kuwahara que preserva los cantos y suprime los ruidos. El filtro de Kuwahara se describe por ejemplo en "On the evaluation of edge preserving smoothing filter" por Chen, S., Shih, T. Y. en: Proceedings of Geoinformatics. (2002) documento C43.

La segunda etapa (localización de núcleo y plasma) puede resumirse como sigue. Para reducir adicionalmente la sensibilidad frente a variaciones de las componentes de color, tiene lugar el tratamiento adicional por ejemplo tras una transformación de la imagen inicial RGB en el modelo HSV. En primer lugar se determinan candidatos por medio de un procedimiento de valor umbral (Thresholding (formación de umbrales)) para el núcleo celular que va a localizarse de manera relativamente fácil y aproximada (coloración azul oscuro). En un principio éstos sirven no tanto para marcar sino más bien para determinar el punto central de la célula. Dentro de esta cantidad de candidatos N se seleccionan aleatoriamente n puntos S \subset N y aquél que satisface min_{x \ \epsilon \ S} \sum_{y\ \epsilon \ S}d(x, y), es decir, que tiene la menor distancia d con respecto a todos los demás puntos de S, define el punto central provisional m_{seed}. Como siguiente etapa tiene lugar una determinación de puntos justo fuera del plasma celular o un marcado de los últimos para poder detectar el contorno de la célula. A este respecto puede utilizarse un algoritmo de marcha rápida, que se describe por ejemplo en "Levelset methods and fast marching methods" Cambridge University Press (1999) por Sethian, J.A. y se resuelve una variante discreta de la ecuación eikonal: \Arrowvert\nablau(x)\Arrowvert F(x) = 1 en u, que simula la propagación de una onda, partiendo de m_{seed} dependiendo de las propiedades de color F en las que se basan los píxeles, (siendo \nabla el operador Nabla e indicando x un punto en el plano de la imagen).

En el caso óptimo se describe ya la célula mediante {u < F(m_{seed}) + \varepsilon} con la función F y \varepsilon adecuadas. Que en la realidad esto no se dé prácticamente nunca, se debe la mayoría de las veces en la separación imprecisa de los glóbulos blancos y rojos; en cambio, la mayoría de las veces el resultado es muy adecuado para proporcionar una separación completa con otro procedimiento. Para la segmentación de leucocitos ha resultado ser útil la función F de la siguiente estructura:

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donde con c(x) se indica la suma de las tres componentes de color en el espacio RGB y con v(x) se indica la componente de valor en el modelo HSV en el punto x. Los parámetros han de seleccionarse de modo que por medio de \alpha_{1} se detecta el fondo de la imagen y por medio de \alpha_{2} o \gamma todo a excepción del fondo, el núcleo celular mediante c(x) < \alpha_{2} y el plasma celular mediante v(x) > \gamma. Para no depender de una situación cromática especial, puede ponerse en práctica un ajuste iterativo del parámetro \gamma, \alpha_{1} y \alpha_{2} pueden permanecer invariables para series de imágenes en las mismas condiciones de captación. Por el contrario, el valor de \gamma se eleva por etapas por ejemplo partiendo de un nivel bajo, hasta que, en un recorrido en dirección norte, sur, oeste y este de puntos próximos a m_{seed} se hallan en cada caso puntos P_{N}, P_{S}, P_{W}, P_{O}, a partir de {u > F(m_{seed}) + \varepsilon}, que tras la elección de los parámetros marcarán zonas fuera de la célula. A continuación puede determinarse por medio de un algoritmo para hallar la trayectoria un trayecto a lo largo del contorno de la célula. De esta manera, una variante de Dijkstra conduce con el uso de una función de costos dependiente del color c (x,y) para los cantos (dirigidos) entre puntos adyacentes x e y (8ª proximidad) con

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a la separación deseada de la célula de su entorno, indicando h(x) el valor Hue en el modelo HSV en el punto x y H_{blue} un subconjunto del intervalo de valores Hue azul, así como 1_{A(x)} la función característica indicadora de la cantidad A. Los parámetros \alpha y \gamma se seleccionan por ejemplo de manera que el trayecto no discurra de la manera más probable sobre la célula coloreada con color azulado, mientras que \beta no permite alejar tampoco la trayectoria demasiado lejos de la célula.

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De tal manera, trayectos determinados, que unen los cuatro puntos P_{N}, P_{S}, P_{W}, P_{O} mediante cuatro trayectos parciales, marcan con frecuencia el contorno celular de manera ya bastante precisa. Si bien el procedimiento de valor umbral descrito anteriormente para la determinación del núcleo celular es adecuado para hallar un buen punto de partida m_{seed} dentro de la célula que va a segmentarse, sin embargo ha demostrado ser inadecuado para detectar el núcleo celular completo perceptible como tal para el ojo humano. Para este objetivo se usó otro procedimiento de valor umbral, que en el caso de una relación se aplica entre el canal azul y verde de la imagen inicial de RGB.

Dado que se ha mostrado que con ayuda del procedimiento descrito anteriormente trayectos determinados sólo corresponden difícilmente a concavidades del plasma celular, un tratamiento posterior del trayecto puede mejorar el resultado. A este respecto el trayecto puede desplazarse por puntos en la dirección m_{seed} o sea, siempre que los puntos se encuentren sobre el fondo que va a reconocerse claramente por el color o también sobre glóbulos rojos. La cantidad de puntos así obtenida, en cada caso unidos por los cantos y suavizados, representa respectivamente un resultado del procedimiento total del plasma celular.

También el resultado con respecto al núcleo celular puede mejorarse por medio de una etapa de tratamiento posterior. Por ejemplo por medio de un filtro de apertura-cierre morfológico, pueden eliminarse puntos que se encuentren aislados, perturbadores.

La eficacia del algoritmo presentado puede demostrarse mediante una colección de muestras que contienen los más diversos tipos de leucocitos. A este respecto, con ayuda de distintos parámetros característicos puede compararse la calidad de la segmentación automática con una segmentación realizada a mano anteriormente. En la evaluación puede utilizarse, por ejemplo, por una parte el coeficiente de Dice

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así como una métrica de Hausdorff normalizada

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Los resultados pueden resumirse para el núcleo y plasma celulares por separado y de la siguiente manera:

plasma celular: C_{D} = 0,94 \pm 0,02; H = 0,91 \pm 0,03

y para el

núcleo celular: C_{D} = 0,94 \pm 0,02; H = 0,90 \pm 0,04.

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Las impresiones ópticas de los resultados de segmentación confirman los resultados de la evaluación mediante cifras.

Un procedimiento según la invención para la segmentación de leucocitos en el núcleo y el plasma, que se realiza por medio de imágenes en frotis sanguíneos, puede comprender por lo tanto por ejemplo una etapa del tratamiento previo mediante un filtro de Kuwahara y un procedimiento de marcha rápida siguiente para determinar el contorno celular aproximado. Además, un procedimiento según la invención puede comprender un algoritmo de la trayectoria más corta, que opera en gran parte sobre los conjuntos de nivel determinados para obtener la superficie celular. El marcaje del núcleo celular puede tener lugar por ejemplo esencialmente mediante simples operaciones de valor umbral. En el caso de una evaluación, los resultados conseguidos con ello logran buenos resultados tanto visualmente como por medio de valores estadísticos convencionales tales como los coeficientes de Dice y la distancia de Hausdorff.

A continuación se explican en detalle ejemplos de realización preferidos de la presente invención haciendo referencia a los dibujos adjuntos.

Muestran:

la figura 1 una secuencia de etapas para determinar un contorno celular según un ejemplo de realización de la presente invención;

la figura 2 una secuencia de etapas ampliada para determinar un contorno celular con tratamiento previo y tratamiento posterior;

la figura 3 un tratamiento en bucle para la determinación de un parámetro \gamma;

la figura 4 una representación del algoritmo inclusive el tratamiento previo y el tratamiento posterior;

la figura 5 una representación gráfica de un contorno celular con núcleo celular y plasma celular;

la figura 6 una modificación de los valores de color en el núcleo celular, plasma celular y fondo;

la figura 7 una representación para la visualización del algoritmo de la trayectoria más corta;

la figura 8 imágenes para distintas etapas del tratamiento del algoritmo; y

la figura 9 imágenes de cuatro tipos de leucocitos y su tratamiento en el procedimiento según la invención.

Antes de explicarse en detalle a continuación la presente invención mediante los dibujos, se indica que, en las figuras, elementos iguales están dotados de números de referencia iguales o similares y que se omite una descripción repetida de estos elementos.

La figura 1 muestra una secuencia de etapas para la determinación de un contorno 110 celular de una célula con un núcleo 114 celular y un plasma 116 celular en una imagen (véase también la figura 5 a continuación), que se encuentra en una entrada 131.

En primer lugar se determinan píxeles candidatos de núcleo K_{i}, que pertenecen al núcleo 114 celular, y en una etapa posterior se determina un píxel candidato de núcleo central K_{0}, encontrándose el píxel candidato de núcleo central K_{0} en el interior de una zona formada por los píxeles candidatos de núcleo K_{i}. A continuación se determina un primer píxel candidato de borde P_{N}, encontrándose el primer píxel candidato de borde P_{N} sobre un trayecto 120 predeterminado que se aleja del píxel candidato de núcleo central K_{0}, y detectándose un cambio de una primera sección a una segunda sección del espacio de color. Dependiendo de un espacio de color usado, las diferentes secciones vienen dadas por diferentes componentes de color y puede señalizarse un cambio, por ejemplo, porque una de estas componentes del espacio de color usado no se modifica de manera continua, sino repentinamente. A continuación de la determinación del primer píxel candidato de borde P_{N} se halla un trayecto 122 que encierra esencialmente el contorno 110 celular, por ejemplo, encontrándose al menos el 90% del trayecto 122 fuera del contorno 110 celular. Este hallazgo puede suceder mediante un algoritmo para hallar la trayectoria, con el que se hallan los píxeles candidatos de borde que se alejan, partiendo del primer píxel candidato de borde P_{N} y que forman un límite que rodea la célula. A este respecto, el algoritmo para hallar la trayectoria puede realizarse de manera que se prefieren tanto longitudes de trayectoria más pequeñas como trayectorias a través de píxeles en la segunda sección del espacio de color. Esto puede llevarse a cabo por ejemplo mediante una función de costos seleccionada de manera correspondiente. El resultado de la realización de estas etapas de procedimiento se encuentra entonces en una salida 139.

La figura 2a muestra una secuencia de etapas ampliada, estando representada la secuencia de etapas mostrada en la figura 1 como secuencia 130 de etapas principales, encontrándose los datos de imagen en la entrada 131 y proporcionando la salida 139 el resultado de la ejecución de la secuencia 130 de etapas principales. Según la secuencia de etapas de la figura 2a, en primer lugar tiene lugar una introducción de datos de imagen, por ejemplo en forma digital en el esquema de color RGB. Estos datos de imagen pueden pretratarse a continuación en un filtro de Kuwahara. Un filtro de Kuwahara es un filtro de suavizado no lineal, que obtiene aristas. Tal como se muestra en la figura 2b, alrededor de un píxel 161 dado se forma a este respecto una zona con un número impar de píxeles (5x5 en la figura 2b), de modo que el píxel 161 dado se encuentra en el centro de la zona. Finalmente se forman cuatro regiones 161a, 161b, 161c, 161d, de modo que el píxel 161 central representa en cada caso un punto de esquina de las cuatro regiones 161a, ... , 161d. Para cada región se forma un brillo promedio con una desviación estándar correspondiente. El filtro de Kuwahara asigna ahora al píxel 161 central el valor promedio de cada región, que presenta la menor desviación estándar.

Con ello se termina una preparación 160 de los datos de imagen y el resultado en una salida 162 a una etapa posterior, en la que pueden transformarse los datos de imagen a un espacio de color, que se usa en la secuencia 150 de etapas principales. Éste puede ser por ejemplo el denominado espacio de color HSV. A este respecto, un valor H caracteriza el tipo de color, como por ejemplo rojo, azul o amarillo y se indica normalmente en una región o un ángulo de desde 0 hasta 360º. Un valor S designa la saturación del tipo de color correspondiente y se indica normalmente en un intervalo de desde 0 hasta 100. En algunas aplicaciones, esta saturación se designa también como pureza del color respectivo y cuanto menor es la saturación de un color, más intensamente puede distinguirse un tono de color grisáceo y más puede distinguirse un desvanecimiento del color. Un último valor en el espacio de color HSV es el valor V, que caracteriza el brillo de un color y normalmente se indica en porcentaje (entre el 0 y el 100%). Una representación del espacio de color HSV puede tener lugar por ejemplo por medio de una pirámide cónica, correspondiendo la variable angular al valor H, la dirección radial al valor S y la altura al valor V. A este respecto, la punta de la pirámide cónica corresponde al color negro y el origen de la base del cono corresponde al color blanco. En esta imagen, cada píxel puede represen-
tarse mediante un indicador, señalando el indicador un punto correspondiente al color dentro o sobre el borde del cono.

En ejemplos de realización adicionales puede usarse también otro espacio de color, sin embargo, para la aplicación de la segmentación de glóbulos blancos, el espacio de color HSV resulta ser favorable. Por ejemplo, es especialmente fácil de detectar el cambio en el caso de una transición desde plasma 116 celular hasta un fondo o también la transición desde el núcleo 114 celular hasta el plasma 116 celular en el espacio de color HSV. Por ejemplo mediante un programa informático puede determinarse fácilmente un salto inequívoco en uno de los valores del espacio de color. En el espacio HSV puede producirse por ejemplo un salto del indicador. Después de haberse transformado los datos de imagen en el espacio de color HSV, tiene lugar la sucesión de las etapas, tal como se mostró en la figura 1 y el resultado se encuentra en la salida 139. En una etapa posterior puede realizarse ahora una segmentación 164 del núcleo 114 celular, es decir, los píxeles candidatos de núcleo K_{i} se fusionan para dar un núcleo 114 celular, cuya forma puede variar según distintos tipos. Para la segmentación 164 del núcleo 114 celular puede usarse un procedimiento de valor umbral, que no se basa en el esquema de color HSV, sino en el que, en el espacio de color RGB, se examina una relación entre el canal azul y el canal verde. Es decir, que píxeles que pertenecen a un núcleo 114 celular se diferencian claramente en esta relación de otros píxeles.

El resultado de la segmentación 164 del núcleo 114 celular se encuentra en la salida 166, y los datos se llevan a continuación a un tratamiento 170 posterior. A este respecto el tratamiento 170 posterior puede comprender por ejemplo un desplazamiento del trayecto en la dirección del núcleo 114 celular (ajuste del trayecto al contorno celular) y comprender en una última etapa un tratamiento posterior del núcleo 114 celular. Por este motivo el desplazamiento del trayecto en la dirección del núcleo 114 celular es significativo, ya que en el algoritmo para hallar la trayectoria se realizó el hallazgo del trayecto de manera que se preferían los puntos a lo largo del trayecto que se encuentran fuera del plasma 116 celular, y por consiguiente el trayecto 122 se encuentra más bien fuera del plasma 116 celular que dentro del plasma 116 celular (sólo raras veces se produce un daño del límite celular o del contorno 110 celular por el trayecto 122). A este respecto, el desplazamiento del trayecto en la dirección del núcleo 114 celular puede suceder de manera que el trayecto 122 se desplace por puntos en la dirección del núcleo 114 celular, o sea, hasta que pueda distinguirse el cambio desde la sección 2 del espacio de color hasta la sección 1 del espacio de color. Por consiguiente, la superficie encerrada por el trayecto 122 se reduce hasta que corresponda en la mayor medida posible al contorno 110 celular de la célula. En el tratamiento posterior final del núcleo 114 celular se eliminan especialmente píxeles candidatos K_{i}, que están separados de la cantidad de los píxeles candidatos de núcleo K_{i}, que son claramente identificables como núcleo 114 celular (por ejemplo, píxeles K_{i} que se encuentran aislados dentro del plasma 116 celular).

La figura 3 muestra un ciclo de etapas para la determinación de un parámetro \gamma, que parametriza el plasma 116 celular. Por ejemplo, en el modelo de color HSV el plasma 116 celular puede caracterizarse porque el valor V o la componente V en el modelo HSV supera un valor umbral determinado y a este valor umbral le corresponde el valor \gamma. Ya que este valor a menudo no puede seleccionarse de manera universal, se ajusta de manera iterativa a las condiciones respectivas, y este ajuste puede suceder mediante un ciclo de etapas, tal como se muestra en la figura 3. Ya que el borde del plasma 116 celular está señalizado por el hecho de quedar por debajo de la componente V en el modelo HSV por debajo del límite \gamma, puede establecerse un valor \gamma adecuado porque el hecho de quedar por debajo del límite puede señalizarse claramente para varios trayectos diferentes. A este respecto, se selecciona en primer lugar en una etapa 140 un valor inicial \gamma_{0} y a continuación se determina un primer píxel candidato de borde P_{N} a lo largo de un primer trayecto 120 por el hecho de quedar por debajo del umbral V = \gamma_{0}. Siempre que no sea posible esta determinación en la etapa 142 de procedimiento, se produce una retroalimentación, o sea, un aumento del valor inicial \gamma_{0} hasta un valor más reciente \gamma_{1}. Usando el valor \gamma_{1}, en la etapa 142 de procedimiento, tiene lugar de nuevo una consulta de si es posible la determinación de un primer píxel candidato de borde P_{N}. Siempre que de nuevo no sea posible, tiene lugar una repetición de las etapas de procedimiento, es decir, un aumento adicional del valor \gamma, o sea, hasta que pueda determinarse el primer píxel candidato de borde P_{N}. A continuación de esto se intenta determinar, a lo largo de un segundo trayecto 230, un segundo píxel candidato de borde P_{O} usando el valor actual de \gamma. Siempre que esto no sea posible, se empieza de nuevo el procedimiento otra vez desde el principio con un nuevo valor aumentado de \gamma. Siempre que pueda determinarse también el segundo píxel candidato de borde P_{O}, en una tercera etapa a lo largo de un tercer trayecto 240 tiene lugar una determinación de un tercer píxel candidato de borde P_{S}. Cuando esto es posible con el valor actual de \gamma, en una cuarta etapa 178 tiene lugar una determinación de un cuarto píxel candidato de borde P_{W} a lo largo de un cuarto trayecto 250. Sólo cuando pueden determinarse los cuatro píxeles candidatos de borde P_{N}, P_{O}, P_{S}, P_{W} para un valor determinado de \gamma, se usan los píxeles candidatos de borde determinados para determinar en el algoritmo para hallar la trayectoria una unión entre el primero, segundo, tercero y cuarto píxel candidato de borde P_{N}, P_{O}, P_{S}, P_{W}.

La figura 4 muestra un ejemplo de realización de la presente invención, en el que la imagen digital se trata en primer lugar en un esquema de color RGB y los datos de imagen se tratan en un tratamiento 160 previo por medio de un filtro de Kuwahara. A continuación se transforman las imágenes tratadas previamente al esquema de color HSV y tiene lugar una determinación de candidatos para los píxeles candidatos de núcleo K_{i}, que pertenecen al núcleo 114 celular. A continuación de esto se determina el punto K_{0} central de la cantidad de candidatos y finalmente, en un algoritmo de marcha rápida puede determinarse por ejemplo un primer píxel candidato de borde P_{N}. Tal como se describió anteriormente, es ventajoso que no se determine sólo un píxel candidato de borde, sino cuatro píxeles candidatos de borde P_{N}, P_{O}, P_{S}, P_{W} a lo largo de cuatro trayectos distintos, que se ajustan al contorno 110 celular por medio de un algoritmo para hallar la trayectoria. A continuación tiene lugar la segmentación del núcleo 114 celular y los datos así determinados se emiten en la salida 166 y se mejoran adicionalmente en un tratamiento 170 posterior. El tratamiento 170 posterior puede comprender por ejemplo un tratamiento posterior del plasma 116 celular, en el que el trayecto 122 se desplaza por puntos en la dirección del núcleo 114 celular hasta que alcanza el borde del plasma 116 celular y además puede tener lugar un tratamiento posterior del núcleo 114 con el objetivo de eliminar puntos aislados.

La figura 5 facilita una representación esquemática de la secuencia del procedimiento por medio de un ejemplo. Se muestra un número de píxeles candidatos de núcleo K_{i} que presentan una delimitación 114 externa. Partiendo de un píxel candidato de núcleo central K_{0} se dibujan cuatro trayectos, un primer trayecto 120 hasta el punto P_{N}, un segundo trayecto 230 hasta el punto P_{O}, un tercer trayecto 240 hasta el punto P_{S} y un cuarto trayecto 250 hasta el cuarto píxel candidato de borde P_{W}. Usando el parámetro \gamma, tal como se mostró en la figura 3, a lo largo de estos cuatro trayectos puede determinarse el hecho de quedar por encima de la curva 110 de borde de contorno celular. Esto sucede, por ejemplo, para el tercer trayecto 240, desde el píxel candidato de núcleo central K_{0} hasta el tercer píxel candidato de borde P_{S} al quedar por encima del punto 270. La detección tiene lugar de manera análoga también para el primer trayecto 120, para el segundo trayecto 230 y para el cuarto trayecto 250. Después de haberse hallado el primer píxel candidato de borde P_{N}, el segundo píxel candidato de borde P_{O}, el tercer píxel candidato de borde P_{S} y el cuarto píxel candidato de borde P_{W}, tiene lugar en el algoritmo para hallar la trayectoria la determinación del trayecto 122, que une los cuatro píxeles candidatos de borde P_{N}, P_{O}, P_{S} y P_{W}. Tal como se describió anteriormente, el algoritmo para hallar la trayectoria se basa en un procedimiento, de modo que el trayecto 122 discurre preferiblemente fuera de la célula representada por el contorno 110 celular o del borde del plasma 116 celular. Con el algoritmo 170 de tratamiento posterior se aíslan entre otras cosas píxeles candidatos de núcleo que se encuentran aislados k_{1} y k_{2}, de modo que se identifica el núcleo mediante la curva 114 de borde. Sin embargo, en este caso debe mencionarse que dentro de una célula pueden existir también distintos núcleos, que están separados entre sí. Esto implicaría, sin embargo, que no sólo aparecerían píxeles de núcleo individuales k_{1} o k_{2} en la imagen, sino que, en lugar de eso se producirían "nubes" o zonas adicionales de píxeles.

La figura 6 facilita una representación gráfica de cómo pueden modificarse repentinamente determinadas componentes del espacio de color en una transición desde el núcleo 114 celular hasta el plasma 116 celular o desde el plasma 116 celular hasta el fondo. A este respecto se muestra la modificación de las componentes de color a lo largo de una dirección, que por ejemplo va desde el píxel candidato de núcleo central K_{0} hasta el cuarto píxel candidato de borde P_{W}. La línea 114 discontinua representa la curva de borde del núcleo 114 celular y la línea 110 discontinua la curva de borde del contorno celular (es decir, la curva de borde del plasma 116 celular). Ya que el núcleo 114 celular presenta un color o combinación de colores específico, en la línea 114 de límite se produce un cambio súbito de la componente de color correspondiente, que en esta representación se designa con F_{1}. Sin embargo, la componente de color F_{1} presenta tanto dentro del núcleo 114 celular (a la derecha de la línea 114) como fuera del núcleo 114 celular (a la izquierda de la línea 114 discontinua) ciertas fluctuaciones \sigma_{1}, \sigma_{2}, cuyos valores medios se diferencian sin embargo claramente uno de otro, por ejemplo en más del 30%.

El plasma 116 celular presenta una coloración distinta a la del núcleo 114 celular, de modo que en la zona del plasma 116 celular, es decir, entre la línea 114 discontinua y la línea 110 discontinua, otra componente de color, que en este caso se designa con F_{2}, presenta un valor claramente elevado en exceso. También para la componente de color adicional F_{2} pueden producirse fluctuaciones \sigma_{3}, \sigma_{4} tanto dentro del plasma 116 celular como fuera del plasma 116 celular, diferenciándose sin embargo los valores medios para F_{2} dentro y fuera del plasma 116 celular claramente por ejemplo en más del 30% uno de otro.

A este respecto, la tinción del núcleo 114 celular así como del plasma 116 celular y del fondo celular (a la izquierda de la línea 110) tiene lugar mediante un tratamiento previo seleccionado de manera correspondiente del frotis sanguíneo, y puede depender del procedimiento seleccionado.

Para determinar los píxeles candidatos de borde P_{N}, P_{O}, P_{S} y P_{W}, se usó un cambio de una primera sección a una segunda sección del espacio de color y este cambio corresponde a la clara caída de la componente F_{2} en la línea 110 discontinua. Es decir, el procedimiento seleccionado de manera correspondiente debe ser sensible a una caída súbita de la componente F_{2}, en cambio no a un aumento súbito de la componente F_{2}, tal como se produce por ejemplo en la línea 114 de límite de núcleo.

La figura 7 facilita una visualización gráfica del algoritmo para hallar la trayectoria que se usa para hallar una unión entre los píxeles candidatos de borde P_{N}, P_{O}, P_{S} y P_{W}. El algoritmo para hallar la trayectoria se basa en una función de costos, de modo que la trayectoria preferida destaca por costos mínimos. La figura 7 facilita una representación gráfica de una función de costos de este tipo en forma de un perfil de alturas, caracterizándose el límite del contorno 110 celular con la línea 110 y proporcionando el algoritmo para hallar la trayectoria el trayecto 122. A este respecto la función de costos se selecciona de manera que se penaliza quedar por encima de la línea 110, de modo que el resultado del algoritmo para hallar la trayectoria discurre casi exclusivamente fuera de la línea 110, es decir fuera del contorno celular. Esto sucede porque la función de costos asciende muy considerablemente a partir de la línea 110, lo que se muestra en una acumulación de las líneas 110_{1}, 110_{2}, 110_{3}, etc. de nivel. Por otro lado, el trayecto 122 no debe apartarse tampoco demasiado de la línea 110 de contorno celular, de modo que una función de costos seleccionada adecuadamente aumente también con una separación creciente respecto a la línea 110 de límite de contorno celular. Esto se indica mediante las líneas 290_{1}, 290_{2} y 290_{3} de nivel.

El algoritmo para hallar la trayectoria determina el trayecto 122 en la medida de lo posible "en el valle", es decir, evitando el hecho de quedar por encima de las menos líneas de nivel posibles. Por otro lado, a lo largo de una línea de nivel o a lo largo de un plano con la misma línea de nivel se minimiza geométricamente la trayectoria y, por consiguiente discurren en su mayor parte como una recta. Éste es el caso para el trayecto 122 desde el punto P_{O} hasta el punto p_{2}, en el que se modifica súbitamente el trayecto 122 debido al hecho de quedar por encima de la línea 110 de límite de contorno celular, de modo que se abandona de nuevo rápidamente el interior de la línea 110 de límite de contorno celular. A continuación de esto tiene lugar en primer lugar una continuación recta del trayecto 122, que debido a la función de costos ligeramente en aumento en la línea 290_{2} de nivel se extiende en un amplio arco hacia el contorno 122 celular. Este algoritmo para hallar la trayectoria continuará hasta que se genere una trayectoria cerrada que, a parte de algunas excepciones (tal como por ejemplo en el punto p_{2}), se mueve alrededor de la línea 110 de límite de contorno celular.

La figura 8 muestra cuatro imágenes distintas de cuatro estadios distintos en la realización del algoritmo. La figura 8a muestra una imagen inicial y la figura 8b la distribución del contorno celular, que se obtuvo por medio de un algoritmo de marcha rápida. En la figura 8c se muestra el trayecto 122 como resultado de los algoritmos para hallar la trayectoria antes del tratamiento posterior y la figura 8d un trayecto 122' modificado como resultado del tratamiento posterior (es decir, de un desplazamiento por puntos hacia el interior).

En la figura 9 se representan cuatro tipos distintos de leucocitos, mostrándose resultados de segmentación del núcleo 114 celular y plasma 116 celular (mediante los trayectos 122a, 122b, 122c y 122d). La figura 9b muestra por ejemplo varios núcleos celulares, la figura 9c muestra un ejemplo de monocitos y la figura 9a un núcleo 114 celular, que presenta un orificio.

En resumen, el procedimiento según la invención puede describirse tal como sigue. La segmentación del núcleo 114 celular y plasma 116 celular de glóbulos blancos constituye el fundamento para la elaboración de un recuento sanguíneo diferencial basado en imágenes, automático. En un procedimiento según la invención para la segmentación correspondiente de leucocitos puede llevarse a cabo en primer lugar un tratamiento previo mediante un filtro de Kuwahara y a continuación usarse un procedimiento de marcha rápida para una determinación de los contornos celulares aproximados. Para obtener la superficie celular, puede aplicarse a continuación un algoritmo de la trayectoria más corta. El marcaje del núcleo 114 celular puede tener lugar por ejemplo mediante una operación de valor umbral. Una evaluación del procedimiento según la invención puede tener lugar con ayuda de una muestra representativa y compararse con una segmentación a mano basándose en el coeficiente de Dice así como en la distancia de Hausdorff.

Especialmente se advierte que dependiendo de las circunstancias puede implementarse el esquema según la invención también en software. La implementación puede tener lugar en un medio de almacenamiento digital, especialmente un disquete o un CD con señales de control electrónicamente legibles, que pueden actuar conjuntamente con un sistema informático programable, de manera que se realiza el procedimiento correspondiente. Por consiguiente, la invención consiste en general también en un producto de programa informático con código de programa almacenado en un soporte legible por máquina para la realización del procedimiento según la invención, cuando el producto de programa informático se desarrolla en un ordenador. Dicho en otras palabras, la invención puede llevarse a cabo por consiguiente como un programa informático con un código de programa para la realización del procedimiento cuando el programa informático se desarrolla en un ordenador.

Claims (15)

1. Procedimiento para determinar un contorno (110) celular de una célula con un núcleo (114) celular y un plasma (116) celular en una imagen de la célula, que comprende:

determinar píxeles candidatos de núcleo (K_{i}), que pertenecen al núcleo (114) celular;

determinar un píxel que se encuentra en el interior de una zona formada por los píxeles candidatos de núcleo (K_{i}), para obtener un píxel candidato de núcleo central (K_{0});

determinar un primer píxel candidato de borde (P_{N}) como un píxel sobre un trayecto (120) predeterminado que se aleja del píxel candidato de núcleo central (K_{0}) detectando un cambio de una primera sección a una segunda sección de un espacio de color; y

hallar píxeles candidatos de borde que se alejan del primer punto candidato de borde (P_{N}), que forman un límite (122) que rodea la célula, por medio de un algoritmo para hallar la trayectoria utilizando una función de costos dependiente del color, tendiendo el algoritmo para hallar la trayectoria a preferir tanto longitudes de trayectoria más pequeñas como trayectorias a través de píxeles en la segunda sección del espacio de color.

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2. Procedimiento según la reivindicación 1, en el que la determinación de los píxeles candidatos de núcleo (K_{i}) comprende una comprobación de los píxeles para determinar si una suma de sus tres componentes de color en un espacio de color RGB queda por debajo de un umbral predeterminado.

3. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, en el que se determinan además un segundo píxel candidato de borde (P_{O}), un tercer píxel candidato de borde (P_{S}) y un cuarto píxel candidato de borde (P_{W}) como píxeles sobre trayectos (230, 240, 250) adicionales predeterminados que se alejan del píxel candidato de núcleo central (K_{0}) en distintas direcciones detectando un cambio de la primera sección a la segunda sección del espacio de color.

4. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, en el que la etapa de hallar píxeles candidatos de borde que se alejan, por medio del algoritmo para hallar la trayectoria tiene lugar usando una función de costos, prefiriendo la función de costos apartarse del contorno (110) celular con respecto a atravesar el contorno (110) celular.

5. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, en el que el algoritmo para hallar la trayectoria usa una función de costos, en el que, con una función de costos constante, el algoritmo para hallar la trayectoria proporciona una trayectoria recta.

6. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, en el que en la etapa de determinar un primer píxel candidato de borde (P_{N}) se usa como espacio de color un espacio de color HSV con una componente H, una componente S y una componente V y en el que se determinan los píxeles del plasma (116) celular atravesando un límite (\gamma) predeterminado de la componente V del espacio de color HSV.

7. Procedimiento según la reivindicación 6, en el que el límite \gamma predeterminado se ajusta de manera iterativa, de modo que se encuentran cuatro píxeles candidatos de borde (P_{N}, P_{O}, P_{S}, P_{W}), sobre cuatro trayectos (120, 230, 240, 250) distintos que se alejan del píxel candidato de núcleo central (K_{0}).

8. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, que comprende además una etapa de clasificar un núcleo (114) celular, en el que la segmentación de un núcleo (114) celular comprende un uso de una razón de una componente azul con respecto a una componente verde de un espacio de color RGB.

9. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, que comprende además un tratamiento (170) posterior, y el tratamiento (170) posterior comprende un desplazamiento por puntos del trayecto (122) que se encontró por medio del algoritmo para hallar la trayectoria.

10. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, en el que la etapa de determinar los píxeles candidatos de núcleo (K_{i}) comprende determinar los píxeles de la imagen que se encuentran en una primera zona predeterminada del espacio de color.

11. Dispositivo para determinar un contorno (110) celular de una célula con un núcleo (114) celular y un plasma (116) celular en una imagen de la célula, que comprende:

una unidad para determinar píxeles candidatos de núcleo (K_{i}), que pertenecen al núcleo (114) celular;

una unidad para determinar un píxel que se encuentra en el interior de una zona (114) formada por los píxeles candidatos de núcleo (K_{i}), para obtener un píxel candidato de núcleo central (K_{0});

\newpage

una unidad para determinar un primer píxel candidato de borde (P_{N}) como un píxel sobre un trayecto (120) predeterminado que se aleja del píxel candidato de núcleo central (K_{0}) detectando un cambio de una primera sección a una segunda sección de un espacio de color; y

una unidad para hallar píxeles candidatos de borde que se alejan del primer punto candidato de borde (P_{N}), que forman un límite (122) que rodea la célula, por medio de un algoritmo para hallar la trayectoria utilizando una función de costos dependiente del color, que tiende a preferir tanto longitudes de trayectoria más pequeñas como trayectorias a través de píxeles en la segunda sección del espacio de color.

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12. Dispositivo según la reivindicación 11, que comprende además una unidad para la transformación de un espacio de color RGB en un espacio de color HSV.

13. Dispositivo según una de las reivindicaciones 11 ó 12, que comprende además una unidad para la clasificación del núcleo celular.

14. Dispositivo según una de las reivindicaciones 11 a 13, que comprende además una unidad para el tratamiento (170) posterior del plasma (116) celular, comprendiendo el tratamiento (170) posterior un desplazamiento de la trayectoria determinada mediante el algoritmo para hallar la trayectoria.

15. Programa informático con un código de programa para realizar un procedimiento según una de las reivindicaciones 1 a 10, cuando se ejecuta el programa informático en un ordenador.